[en] In this master's dissertation, the aim is to create a seasonal hurricane forecast model based on the best possible random forest technique. Open data on Global Sea Surface Temperature (SST), Lower Stratospheric Temperature, Quasi-biennial Oscillation and the number of hurricanes in a season in the Atlantic basin over the years of 1978-2015 are used and processed. A Data Science approach is followed to understand variable behaviour among the ones studied, using various pre-processing and dimension reduction techniques. An innovative concept in the field of time series is used to introduce additional covariables into the analysis by creating new SST variables according to geographical areas. Two SST databases are compared and tested to find the best data-source for the models built. Machine learning algorithms are used for the creation of different models, which are to be tested. Hyperparameter optimisation is studied for tuning the algorithms in the best possible way, where the results are verified with versatile evaluation metrics. Lastly, the random forest results are tested against models built on other machine learning algorithms. The results show that the tuned random forest algorithm gives the best prediction accuracy when dimensions are reduced using principal component analysis (PCA), whilst some further analysis is suggested to do on gradient boosting in future studies. Results offer a novel approach to understand the relationship between these variables and to improve the ability to predict seasonal hurricanes in the future.

[es] El objetivo de esta tesis de máster es crear un modelo de previsión estacional de huracanes basado el mejor algoritmo posible de la técnica de Random Forest (RF). Los datos abiertos utilizados son: Temperatura de la superficie marina global (SST), baja temperatura estratosférica, oscilaciones casi-bienales y, el número de huracanes en una temporada en la cuenca Atlántica entre los años 1978 y 2015. Seguiremos un enfoque basado en Data Science para así poder entender el comportamiento de las variables estudiadas, utilizando diferentes técnicas de re-procesamiento de datos y técnicas de reducción de la dimensionalidad. Utilizamos un concepto innovador en series temporales que nos permite introducir co-variables adicionales en el análisis creando nuevas variables SST según zonas geográficas.Se comparan y evaluan dos bases de datos de SST para así encontrar la mejor fuente de datos posible para nuestros modelos. Utilizamos algoritmos de aprendizaje automático para la creación de diferentes modelos que después serán evaluados. La optimización de híper-parámetros se utiliza para modelar los algoritmos de la mejor manera posible, donde los resultados son verificados con distintas métricas de evaluación . Finalmente, testeamos los resultados de los modelos de RF contra los otros modelos creados usando técnicas de aprendizaje automático. Los resultados muestran que los modelos de RF son los que predicen con mayor exactitud cuándo se reducen dimensiones utilizando técnicas de análisis de componentes principales (PCA), mientras que dejamos una puerta abierta a futuros estudios sobre el método de gradient boosting. Los resultados muestran una nueva manera de entender la relación entre estas variables y mejora la habilidad de predecir huracanes estacionales en el futuro.