Tesis
Comparación de modelos de clasificación: regresión logística y árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico
Fecha
2017Registro en:
Lizares, M. (2017). Comparación de modelos de clasificación: regresión logística y
árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico. [Tesina de
pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias
Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional
Cybertesis UNMSM.
Autor
Lizares Castillo, Mónica
Institución
Resumen
Se comparan dos modelos de clasificación llamados regresión Logística Binaria y Arboles de clasificación (CHAID) para evaluar el rendimiento académico. El comportamiento de estos modelos fue medido por cuatro indicadores: Sensibilidad, Curva ROC, Índice de GINI e Índice de Kappa en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos sobre rendimiento académico. Encuentra que Arboles de clasificación es el mejor modelo por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utiliza una base de datos sobre estudiantes universitarios del primer semestre matriculado en el curso de Matemática, obtenido de un repositorio de Machine Learning.