El presente trabajo de investigación, se inicia con el estudio de la deserción estudiantil con datos recopilados de estudiantes en 10 periodos académicos del programa Computación e Informática, comprendidos entre el año 2012 y 2021 del Instituto Superior Tecnológico Trujillo. La información recopilada está compuesta de 500 registros de estudiantes. Se planteó el siguiente problema de investigación ¿Cómo obtener un modelo predictivo con mayor porcentaje de confiabilidad que los algoritmos tradicionales Bayesianos, Regresión, Soporte Vectorial y Bosques Aleatorios, para estimar la deserción estudiantil de modo más eficiente en los centros de Educación Superior Tecnológicos Públicos de la región La Libertad a través de máquinas de aprendizaje supervisados?. Se utilizó una metodología de minería de datos conocida como Crisp - DM y algoritmos de aprendizaje supervisad...