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Machine Learning utilizando el Método Boosting de ensemble para la deserción estudiantil en EBR
dc.contributor.advisor | Saboya Ríos, Nemias | |
dc.contributor.author | Mantilla Lozano, Fernando Javier | |
dc.contributor.author | Vilca Yataco, Pedro Nemecio | |
dc.date.accessioned | 2024-02-20T19:18:56Z | |
dc.date.available | 2024-02-20T19:18:56Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/133709 | |
dc.description.abstract | 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 |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Precisión | es_PE |
dc.subject | Exactitud | es_PE |
dc.subject | Sensibilidad | es_PE |
dc.title | Machine Learning utilizando el Método Boosting de ensemble para la deserción estudiantil en EBR | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistemas de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 42001721 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7166-2197 | es_PE |
renati.author.dni | 45151072 | |
renati.author.dni | 21863073 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Necochea Chamorro, Jorge Isaac | |
renati.juror | Hilario Falcon, Francisco Manuel | |
renati.juror | Saboya Rios, Nemias | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Desarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social. | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
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