Analysis of the NOAA Storm Database examining the impacts of severe weather events on population health and economic damage across the United States.

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Este proyecto presenta un análisis comparativo completo entre Gaussian Naive Bayes y K-Nearest Neighbors (KNN) aplicado al clásico dataset Wine de UCI, utilizando el ecosistema R y R Markdown para garantizar reproducibilidad total. El flujo de trabajo sigue un enfoque riguroso y profesional que abarca: Análisis exploratorio profundo: distribuciones, pruebas de normalidad (Shapiro-Wilk), asimetría, correlaciones y balance de clases. Preprocesamiento justificado: transformación logarítmica selectiva de variables asimétricas (Ácido Málico y Magnesio) para mejorar la adherencia a los supuestos gaussianos. Modelado y evaluación exhaustiva: partición estratificada 70/30, validación cruzada repetida (10×5 = 50 iteraciones), optimización de hiperparámetros (KNN), comparación de métricas (Accuracy, Kappa) y test de McNemar. Visualizaciones publication-ready: histogramas comparativos, matriz de correlación, fronteras de decisión, distribuciones por clase y análisis de errores. Validación adicional: predicción en casos sintéticos nuevos y análisis de probabilidades de clase (Naive Bayes).

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Vanessa Ziba Ardelia 52250048