Predicción de la Deserción Académica en una Universidad Pública Chilena a través de la Clasificación basada en Árboles de Decisión con Parámetros Optimizados
Resumen El objetivo de este estudio es presentar una clasificación basada en árboles de decisión (CBAD) con parámetros optimizados para predecir la deserción de los estudiantes universitarios. El estudio analiza 5288 casos de estudiantes pertenecientes a una universidad pública chilena. Para la técn...
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Lenguaje: | Spanish / Castilian |
Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2018
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oai:scielo:S0718-500620180003000032018-06-20Predicción de la Deserción Académica en una Universidad Pública Chilena a través de la Clasificación basada en Árboles de Decisión con Parámetros OptimizadosRamírez,Patricio E.Grandón,Elizabeth E. deserción estudiantil clasificación basada en árboles de decisión optimización Resumen El objetivo de este estudio es presentar una clasificación basada en árboles de decisión (CBAD) con parámetros optimizados para predecir la deserción de los estudiantes universitarios. El estudio analiza 5288 casos de estudiantes pertenecientes a una universidad pública chilena. Para la técnica CBAD se optimizaron los parámetros para mejorar la predicción usando el software RapidMiner. El resultado de la aplicación de esta técnica con parámetros optimizados logro una razón de precisión de un 87.27%. Se concluye que el uso de técnicas de CBAD con optimización de parámetros resulta en una mejor precisión en comparación a otras investigaciones con un número similar de datos.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaFormación universitaria v.11 n.3 20182018-06-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50062018000300003es10.4067/S0718-50062018000300003 |
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Resumen El objetivo de este estudio es presentar una clasificación basada en árboles de decisión (CBAD) con parámetros optimizados para predecir la deserción de los estudiantes universitarios. El estudio analiza 5288 casos de estudiantes pertenecientes a una universidad pública chilena. Para la técnica CBAD se optimizaron los parámetros para mejorar la predicción usando el software RapidMiner. El resultado de la aplicación de esta técnica con parámetros optimizados logro una razón de precisión de un 87.27%. Se concluye que el uso de técnicas de CBAD con optimización de parámetros resulta en una mejor precisión en comparación a otras investigaciones con un número similar de datos. |
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