Comparación de modelos de clasificación: regresión logística y árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico

Description

Se comparan dos modelos de clasificación llamados regresión Logística Binaria y Arboles de clasificación (CHAID) para evaluar el rendimiento académico. El comportamiento de estos modelos fue medido por cuatro indicadores: Sensibilidad, Curva ROC, Índice de GINI e Índice de Kappa en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos sobre rendimiento académico. Encuentra que Arboles de clasificación es el mejor modelo por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utiliza una base de datos sobre estudiantes universitarios del primer semestre matriculado en el curso de Matemática, obtenido de un repositorio de Machine Learning. / Tesis

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1. LIZARES Castillo, Mónica. Comparación de modelos de clasificación: regresión logística y árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico. Tesis (Licenciada en Estadística). Lima, Perú: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, EAP. de Estadística, 2017. 68 h.
2. http://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/cybertesis/7122

Tags

Rendimiento académico - Evaluación

Análisis de regresión logística

Arboles de decisión

Estadísticas y Probabilidades

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/7122
Date	January 2017
Creators	Lizares Castillo, Mónica
Publisher	Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Source Sets	Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU
Language	Spanish
Detected Language	Spanish
Type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Format	application/pdf
Source	Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Repositorio de Tesis - UNMSM
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/