La presente investigación tuvo como finalidad estimar el nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca. Fue de tipo básica, de diseño descriptivo no experimental y de enfoque cuantitativo; ya que se empleó la metodología CENEPRED para identificar y analizar las variables que influyen en el peligro y la vulnerabilidad del sector; a partir de estas variables, se desarrollaron cinco modelos utilizando el algoritmo Random Forest para estimar el nivel de riesgo de 68 lotes en escenarios futuros. Los resultados indicaron que el nivel riesgo de inundación fluvial es muy alto para el 1.47% de los lotes (1 lote), alto para el 66.18% (46 lotes) y medio para el 32.35% (22 lotes); con el modelo más preciso alcanzando una precisión del 98.53% con un margen de error menor al 5%. Concluyendo que el algoritmo Random Forest est...

La población del sector Magllanal es una zona amenazada por el desborde de la zanora Magllanal a causa de eventos de altas precipitaciones pluviales, ocasionando la activación de esta con movimiento de flujos de agua y lodo a gran velocidad, trayendo consigo daños en la población, la infraestructura pública y vial. El objetivo fue determinar el nivel de riesgo ante inundación fluvial aplicando la metodología CENEPRED 2014, la cual consistió en identificar el parámetro de evaluación y susceptibilidad del peligro, analizar el nivel de vulnerabilidad de los elementos expuestos en función de la fragilidad, exposición y resiliencia y determinar el nivel de riesgo. Se obtuvo como resultado que el Nivel de Peligro es medio y el Nivel de Vulnerabilidad es alto, por ende, el Nivel de Riesgo por inundación un 1.47 % (1 lote) se encuentran en un Nivel Muy Alto, un 69.12 % (47 lotes) se...