Planteamiento del problema 

En Chile, los incendios forestales representan un riesgo recurrente y devastador. Existen múltiples variables ( tipo de vegetación, área afectada, causa, etc.) que pueden influir en su ocurrencia y gravedad. Aplicar Machine Learning permitirá predecir la probabilidad, magnitud (hectáreas afectadas) basado en datos aprende a través de algoritmos que relacionan las variables.

Objetivo 

Aplicar técnicas de Machine Learning para desarrollar un modelo de aprendizaje autónomo de regresión y clasificación que, a partir de varias variables, permita estimar la probabilidad y el impacto de un incendio forestal en Chile; Esto facilitará una toma de decisiones más eficiente en la gestión del riesgo.

Modelo de Regresión 

Es un algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente (o variable objetivo) y una o más variables independientes (o características). El objetivo es predecir el valor de la variable dependiente en función de las variables independientes

Modelo de Clasificación  

Es un algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para asignar una etiqueta o categoría a un objeto o instancia en función de sus características. El objetivo es predecir la clase correcta para un nuevo objeto o instancia en función de las características que se le proporcionan.