El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar la incidencia de la minería de datos en el rendimiento académico de los estudiantes del primer ciclo de la Universidad Nacional agraria de la selva. Para ello se planteó la hipótesis la minería de datos incide en el rendimiento académico de los estudiantes del primer ciclo de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, Tingo María 2021. La técnica que se usó para recolectar los datos es una ficha de análisis documental, inicialmente se contaba con 2900 registros, luego con la depuración nos quedamos con 2404 registros, con el software WEKA 3.9 se analizó el resultado de los algoritmos de aprendizaje automático resultando con mejor predicción regresión logística de 72.79 % de exactitud (acuracy). En conclusión, El rendimiento académico de los estudiantes es un tema muy complejo y con los indicadores de...

La presente investigación tiene como objetivo determinar un modelo de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes ingresantes de la Facultad de Ingeniería en Industrias Alimentarias de la UNAS. Se planteó la hipótesis: La predicción del rendimiento académico de los estudiantes ingresantes de la Facultad de Ingeniería en Industrias Alimentarias de la UNAS con un modelo de aprendizaje automático es significativa. La técnica que se usó para recolectar los datos es una ficha de análisis documental, se obtuvo una población 204 datos. Con el software WEKA 3.9.5 y el análisis de cinco modelos Vote, k Vecinos más Cercanos (IBK), Random Forest, Naive Bayes, y Bagging. En conclusión, El rendimiento académico de los alumnos ingresantes es un tema muy complejo, usando la metodología CRISP-DM y técnicas de minería de datos se logró det...