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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorSilvers Lozano, Julio Enrique-
dc.date.accessioned2024-05-17T16:57:51Z-
dc.date.available2024-05-17T16:57:51Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://uprepositorio.upacifico.edu.ec/handle/123456789/947-
dc.description.abstractEn este artículo, se presenta un estudio sobre el diseño de un modelo de predicción de deserción estudiantil para la carrera de administración del Instituto Superior Universitario “Almirante Illingworth”. Se utilizaron tres modelos de aprendizaje automático: regresión logística, máquinas de soporte vectorial y árbol de decisión. Los resultados mostraron que el modelo de árbol de decisión obtuvo la mayor precisión con un valor de 0.88. El estudio concluyó que los modelos de aprendizaje automático pueden ser una herramienta útil para predecir la deserción estudiantil. El modelo desarrollado en este estudio podría utilizarse para identificar a los estudiantes que tienen mayor riesgo de deserción, lo que permitiría a las instituciones educativas implementar medidas preventivas para reducir la tasa de deserción.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherGuayaquil: Universidad Del Pacíficoes_ES
dc.subjectDeserción estudiantiles_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectLogísticaes_ES
dc.titleDiseño de un modelo de predicción de deserción estudiantil para la carrera de Administración del Instituto Superior Universitario Almirante Illingworthes_ES
dc.typeArticlees_ES
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