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:
- https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/8547
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12495/8547
- Palabra clave:
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XGBoost
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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. |
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Dichos modelos serán comparados utilizando diferentes métricas para identificar el modelo con mayor potencia predictiva y así buscar factores de riesgo de deserción universitaria.Este proyecto busca implementar los modelos de clasificación 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.Jesus David Ramos MontañaEstadísticoPregradoThis project seeks to implement the Random Forest and XGBoost supervised classification models in order to predict college dropout of students in the Psychology program at Universidad El Bosque, using their academic, demographic, socioeconomic and personality information. These models will be compared using different metrics to identify the model with the highest predictive power and thus search for risk factors for college dropoutapplication/pdfspaAtribución 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Acceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Random ForestXGBoostDeserciónModelosPsicología519.5AttritionModelsPsychologyModelos para la predicción de deserción universitaria de estudiantes de psicología de la Universidad El BosqueThesisTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaEstadísticaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasORIGINALTesis Nicolás Torres.pdfTesis Nicolás Torres.pdfapplication/pdf973263https://pruebas-update-repositorio-unbosque.cloudbiteca.com/bitstreams/e04fca2f-3e76-4cc3-af65-94be359257dc/download3ea3294fe15b898ccd224bcbce544b4bMD51trueAnonymousREADCarta de Autorizacion de uso de tesis y trabajos de grado a favor de la UEB.pdfCarta de Autorizacion de uso de tesis y trabajos de grado a favor de la UEB.pdfapplication/pdf338936https://pruebas-update-repositorio-unbosque.cloudbiteca.com/bitstreams/0b8f2d05-bd42-402e-a728-d205822e7941/downloada43eb93c76852136aeabb441ab436a13MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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