Modelo Predictivo para la Elección Universitaria en Lima: Análisis de Técnicas de Machine Learning
Publicado: 22 Ene 2025, 23:44
TEMA:
Modelo Predictivo para la Elección Universitaria en Lima: Análisis de Técnicas de Machine Learning
ABSTRACT:
Este estudio presenta el diseño y desarrollo de un modelo predictivo que permite comprender y optimizar el proceso de elección universitaria de los estudiantes egresados de educación secundaria en Lima Metropolitana, Perú. Dado el desafío de distribuir de manera eficiente a los postulantes entre más de 40 universidades en la región, el presente trabajo aplica técnicas de machine learning supervisadas y no supervisadas para analizar factores académicos, socioeconómicos y geográficos. Se implementa un pipeline robusto que abarca desde la limpieza y transformación de datos (incluyendo el uso de la fórmula Haversine para calcular distancias)(Sinnott, 1984) hasta el balanceo de clases mediante SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) y la aplicación de diversos algoritmos de machine learning.
En la fase de aprendizaje supervisado, se evalúan Árboles de Decisión (J48), Bosques Aleatorios (Random Forest), Redes Bayesianas (Naive Bayes, BayesNet) y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, con variantes libSVM y SMOreg). Por otro lado, se realizan análisis exploratorios mediante clustering (K-means y DBSCAN) para identificar patrones en los datos. Las métricas utilizadas para evaluar el desempeño incluyen precisión, recall, F1-score y accuracy, complementadas con el análisis de matrices de confusión. Los resultados destacan la importancia de la distancia geográfica y el nivel socioeconómico como variables clave en la elección universitaria, proporcionando recomendaciones para instituciones y autoridades educativas. Este trabajo constituye una referencia útil para diseñar sistemas de recomendación y estrategias orientadas a mejorar la distribución y permanencia de estudiantes en la educación superior.
https://www.troomes.com/viewtopic.php?f ... 704&p=8462
INTEGRANTES:
Michelle Espinoza Pachas
Jose Luis Peñaloza Yaurivilca
Renzo Elvis Cerron tome
Juan Pablo Calla Choquemamani,
Modelo Predictivo para la Elección Universitaria en Lima: Análisis de Técnicas de Machine Learning
ABSTRACT:
Este estudio presenta el diseño y desarrollo de un modelo predictivo que permite comprender y optimizar el proceso de elección universitaria de los estudiantes egresados de educación secundaria en Lima Metropolitana, Perú. Dado el desafío de distribuir de manera eficiente a los postulantes entre más de 40 universidades en la región, el presente trabajo aplica técnicas de machine learning supervisadas y no supervisadas para analizar factores académicos, socioeconómicos y geográficos. Se implementa un pipeline robusto que abarca desde la limpieza y transformación de datos (incluyendo el uso de la fórmula Haversine para calcular distancias)(Sinnott, 1984) hasta el balanceo de clases mediante SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) y la aplicación de diversos algoritmos de machine learning.
En la fase de aprendizaje supervisado, se evalúan Árboles de Decisión (J48), Bosques Aleatorios (Random Forest), Redes Bayesianas (Naive Bayes, BayesNet) y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, con variantes libSVM y SMOreg). Por otro lado, se realizan análisis exploratorios mediante clustering (K-means y DBSCAN) para identificar patrones en los datos. Las métricas utilizadas para evaluar el desempeño incluyen precisión, recall, F1-score y accuracy, complementadas con el análisis de matrices de confusión. Los resultados destacan la importancia de la distancia geográfica y el nivel socioeconómico como variables clave en la elección universitaria, proporcionando recomendaciones para instituciones y autoridades educativas. Este trabajo constituye una referencia útil para diseñar sistemas de recomendación y estrategias orientadas a mejorar la distribución y permanencia de estudiantes en la educación superior.
https://www.troomes.com/viewtopic.php?f ... 704&p=8462
INTEGRANTES:
Michelle Espinoza Pachas
Jose Luis Peñaloza Yaurivilca
Renzo Elvis Cerron tome
Juan Pablo Calla Choquemamani,