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Saboya Ríos, Nemias
Mantilla Lozano, Fernando Javier
Vilca Yataco, Pedro Nemecio
2024-02-20T19:18:56Z
2024-02-20T19:18:56Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12692/133709
Lima Norte (sede)
Escuela de Ingeniería de Sistemas (escuela)
Sistemas de Información y Comunicaciones (lineadeinvestigacion)
Desarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social. (lig)
Desarrollo económico, empleo y emprendimiento (rsu)
Trabajo decente y crecimiento económico (ods)
La finalidad del presente proyecto fue determinar la mejora del modelo predictivo de machine learning utilizando el método Boosting en la predicción de la deserción estudiantil en EBR (Educación Básica Regular), como metodología se utilizó KDD (Descubrimiento de conocimiento en base de datos) y para la medición se hizo el uso de tres indicadores: Precisión, Sensibilidad y Exactitud. Como resultado final, obtuvimos que el modelo predictivo que hace uso de varios logaritmos de aprendizaje sí mejora la predicción en la deserción estudiantil en la educación mencionada anteriormente. Finalmente, se concluyó que, de los algoritmos empleados, CATBOOST es el que nos brinda unos niveles más altos en lo que respecta a los indicadores seleccionados. Es así como tenemos un 97% en exactitud, 70% en precisión y 74% en sensibilidad. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Precisión (es_PE)
Exactitud (es_PE)
Sensibilidad (es_PE)
Machine Learning utilizando el Método Boosting de ensemble para la deserción estudiantil en EBR (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (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)
42001721
https://orcid.org/0000-0002-7166-2197 (es_PE)
45151072
21863073
612076 (es_PE)
Necochea Chamorro, Jorge Isaac
Hilario Falcon, Francisco Manuel
Saboya Rios, Nemias
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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