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http://uprepositorio.upacifico.edu.ec/handle/123456789/971
Título : | Diseño de un modelo de predicción de aptitud de aspirantes a oficiales y tripulantes de armas de la armada del Ecuador. |
Autor : | Mendoza Donoso, Nidia Paola Medina Avelino, Jorge Dir. |
Palabras clave : | Redes Neuronales Tripulantes de Armada XGBOST Analisis de datos |
Fecha de publicación : | ene-2025 |
Editorial : | Guayaquil: Universidad Del Pacífico |
Resumen : | Este artículo contiene el análisis de un conjunto de datos y la construcción de tres modelos de aprendiza automático para predecir la aptitud de los aspirantes a Oficiales y Tripulantes de armas de la Armada del Ecuador. Los modelos utilizados son árbol de decisión, XGBoost y red neuronal. Primero se realiza una exploración de los datos con estadística descriptiva y visualizaciones. Luego, se construye un árbol de decisión. Se codifican las variables categóricas y se entrena el modelo con el conjunto de entrenamiento. Se visualiza la estructura del árbol y se evalúa el modelo con el conjunto de prueba, obteniendo una precisión y una matriz de confusión. Después, se implementa un modelo XGBoost. Se codifican las variables categóricas, se crea una matriz DMatrix y se definen los parámetros del modelo. Se entrena el modelo y se realizan predicciones, evaluando la precisión y generando una matriz de confusión. Finalmente, se crea una red neuronal. Se preprocesan los datos, se define la arquitectura del modelo con capas densas y dropout, se compila el modelo con el optimizador Adam y se entrena. Se evalúa la precisión del modelo y se genera una matriz de confusión. En resumen, se explora tres modelos de aprendizaje automático para predecir la aptitud de los aspirantes a Oficiales y Tripulantes de armas de la Armada del Ecuador, incluyendo un árbol de decisión, XGBoost y una red neuronal. Se realiza un análisis exploratorio de datos, preprocesamiento, entrenamiento, evaluación y visualización de resultados para cada modelo. |
URI : | http://uprepositorio.upacifico.edu.ec/handle/123456789/971 |
Aparece en las colecciones: | Sistemas de Información |
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