Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022

• Autor: Gutierrez Churata, Henry Francis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
• Repositorio: UNASAM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:172.16.0.151:UNASAM/5361
• Enlace del recurso: http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5361
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deserción de estudiantes; Algoritmo de machine learning; Accuracy; Score Rcuadrado; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente tesis denominada “Modelo predictivo para la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la universidad nacional Santiago Antúnez de Mayolo, Huaraz – 2022” tuvo como objetivo general determinar mediante un modelo predictivo la deserción de estudiantes en el primer año de estudio en la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo - 2022. La metodología fue de tipo longitudinal, con enfoque cuantitativo, nivel de investigación explicativo, con diseño pre experimental, la población fue conformada por los casos de estudio de cada estudiante que ingreso entre los semestres 2010-I al 2019-I que en total fueron 6440 casos de estudio y la muestra fue censal dado que necesario la mayor cantidad de datos para realizar los análisis de predicción. Dando como resultado que Gradient Boosting fue le mejor modelo y obtuvo 94% de precisión, 86% de sensibilidad, 90% en el score F1, 95% de accuracy, 75.12% en el score R-cuadrado de la data de entrenamiento y 70.09% en el score R2- cuadrado de la data de test. Llegando a concluir que con la aplicación de algoritmos de machine learning se puede tener la predicción de la deserción de estudiantes en su primer año de estudio