Modelos para la predicción de deserción universitaria de estudiantes de psicología de la Universidad El Bosque
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Fecha
2022
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Resumen
Este proyecto busca implementar los modelos de clasificación supervisada Random Forest y XGBoost con el propósito de predecir deserción universitaria de los estudiantes de la carrera de Psicología de la Universidad El Bosque, utilizando información académica, demográfica, socio-económica y de personalidad de los mismos. Dichos modelos serán comparados utilizando diferentes métricas para identificar el modelo con mayor potencia predictiva y así buscar factores de riesgo de deserción universitaria.
Descripción
Este proyecto busca implementar los modelos de clasifi cación supervisada Random Forest y XGBoost con el propósito de predecir deserción universitaria de los estudiantes de la carrera de Psicología de la Universidad El Bosque, utilizando información académica, demográfica, socio-económica y de personalidad de los mismos.
Dichos modelos serán comparados utilizando diferentes métricas para identificar el modelo con mayor potencia predictiva y así buscar factores de riesgo de deserción universitaria.
Abstract
This project seeks to implement the Random Forest and XGBoost supervised classification models in order to predict college dropout of students in the Psychology program at Universidad El Bosque, using their academic, demographic, socioeconomic and personality information. These models will be compared using different metrics to identify the model with the highest predictive power and thus search for risk factors for college dropout
Palabras clave
Random Forest, XGBoost, Deserción, Modelos, Psicología
Keywords
Attrition, Models, Psychology