Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022

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dc.contributor.advisor Flores Chacón, Erick Giovanny
dc.contributor.author Gutierrez Churata, Henry Francis
dc.date.accessioned 2023-02-14T14:56:58Z
dc.date.available 2023-02-14T14:56:58Z
dc.date.issued 2022-12-13
dc.date.submitted 2023-02-14 es_PE
dc.identifier.citation Tesis en formato APA es_PE
dc.identifier.uri http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5361
dc.description.abstract La presente tesis denominada “Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la universidad nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022” tuvo como objetivo general determinar mediante un modelo predictivo la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo - 2022. La metodología fue de tipo longitudinal, con enfoque cuantitativo, nivel de investigación explicativo, con diseño pre experimental, la población fue conformada por los casos de estudio de cada estudiante que ingreso entre los semestres 2010-I al 2019-I que en total fueron 6440 casos de estudio y la muestra fue censal dado que necesario la mayor cantidad de datos para realizar los análisis de predicción. Dando como resultado que Gradient Boosting fue le mejor modelo y obtuvo 94% de precisión, 86% de sensibilidad, 90% en el score F1, 95% de accuracy, 75.12% en el score R-cuadrado de la data de entrenamiento y 70.09% en el score R2- cuadrado de la data de test. Llegando a concluir que con la aplicación de algoritmos de machine learning se puede tener la predicción de la deserción de estudiantes en su primer año de estudio es_PE
dc.format application/pdf
dc.format.extent 98 Páginas es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ es_PE
dc.source Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo es_PE
dc.source Repositorio Institucional Digital es_PE
dc.subject Deserción de estudiantes es_PE
dc.subject Algoritmo de machine learning es_PE
dc.subject Accuracy es_PE
dc.subject Score Rcuadrado es_PE
dc.title Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022 es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.name Ingeniero de Sistemas e Informática es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Facultad de Ciencias es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería de Sistemas e Informática es_PE
thesis.degree.program Pregrado es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_PE
renati.author.dni 71285563
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-4028-8059
renati.advisor.dni 07964931
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.discipline 612156 es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional es_PE
renati.juror Medina Villacorta, Alberto Martín es_PE
renati.juror Trejo Flores, Wilfredo Manuel es_PE
renati.juror Flores Chacón, Erick Giovanny es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 es_PE
dc.publisher.country PE es_PE


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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