Predicción de rendimiento académico con el uso de Machine Learning
Este proyecto de Aprendizaje Automático tiene como finalidad anticipar el rendimiento académico promedio de los estudiantes a partir del tiempo que dedican al estudio. Se empleó la técnica de regresión lineal en Python para desarrollar un modelo predictivo. Para perfeccionar la precisión del modelo,...
- Autores:
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Arroyave Morales, Jonathan
Arroyave Morales, Camilo
Vallejo Caipe, Johnny Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2128
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2128
- Palabra clave:
- Machine learning
Regresión lineal
Rendimiento estudiantil
Numpy
Polinómico
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Análisis de regresión
Rendimiento académico
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
| Summary: | Este proyecto de Aprendizaje Automático tiene como finalidad anticipar el rendimiento académico promedio de los estudiantes a partir del tiempo que dedican al estudio. Se empleó la técnica de regresión lineal en Python para desarrollar un modelo predictivo. Para perfeccionar la precisión del modelo, se exploraron varias opciones de ajuste polinómico, buscando así capturar de manera más precisa la relación entre las horas de estudio y el rendimiento estudiantil. |
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