Modelos para la predicción de deserción universitaria de estudiantes de psicología de la Universidad El Bosque
Este proyecto busca implementar los modelos de clasifi cación supervisada Random Forest y XGBoost con el propósito de predecir deserción universitaria de los estudiantes de la carrera de Psicología de la Universidad El Bosque, utilizando información académica, demográfica, socio-económica y de perso...
- Autores:
-
Torres Acero, Nicolás
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/8547
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/8547
- Palabra clave:
- Random Forest
XGBoost
Deserción
Modelos
Psicología
519.5
Attrition
Models
Psychology
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución 4.0 Internacional
| Summary: | Este proyecto busca implementar los modelos de clasifi cación supervisada Random Forest y XGBoost con el propósito de predecir deserción universitaria de los estudiantes de la carrera de Psicología de la Universidad El Bosque, utilizando información académica, demográfica, socio-económica y de personalidad de los mismos. Dichos modelos serán comparados utilizando diferentes métricas para identificar el modelo con mayor potencia predictiva y así buscar factores de riesgo de deserción universitaria. |
|---|