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Flores Chacón, Erick Giovanny
Gutierrez Churata, Henry Francis
2023-02-14T14:56:58Z
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2022-12-13
2023-02-14 (es_PE)
Tesis en formato APA (es_PE)
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5361
La presente tesis denominada “Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la universidad nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022” tuvo como objetivo general determinar mediante un modelo predictivo la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo - 2022. La metodología fue de tipo longitudinal, con enfoque cuantitativo, nivel de investigación explicativo, con diseño pre experimental, la población fue conformada por los casos de estudio de cada estudiante que ingreso entre los semestres 2010-I al 2019-I que en total fueron 6440 casos de estudio y la muestra fue censal dado que necesario la mayor cantidad de datos para realizar los análisis de predicción. Dando como resultado que Gradient Boosting fue le mejor modelo y obtuvo 94% de precisión, 86% de sensibilidad, 90% en el score F1, 95% de accuracy, 75.12% en el score R-cuadrado de la data de entrenamiento y 70.09% en el score R2- cuadrado de la data de test. Llegando a concluir que con la aplicación de algoritmos de machine learning se puede tener la predicción de la deserción de estudiantes en su primer año de estudio (es_PE)
application/pdf
98 Páginas (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional Digital (es_PE)
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo (es_PE)
Deserción de estudiantes (es_PE)
Algoritmo de machine learning (es_PE)
Accuracy (es_PE)
Score Rcuadrado (es_PE)
Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Facultad de Ciencias (es_PE)
Ingeniería de Sistemas e Informática (es_PE)
Ingeniero de Sistemas e Informática (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
07964931
https://orcid.org/0000-0002-4028-8059
71285563
612156 (es_PE)
Flores Chacón, Erick Giovanny (es_PE)
Trejo Flores, Wilfredo Manuel (es_PE)
Medina Villacorta, Alberto Martín (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



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