Análisis comparativo de técnicas de clasificación para determinar la deserción estudiantil de la facultad de ingeniería de la Universidad de Antioquia, Colombia

Abstract

El objetivo de este estudio es comparar diferentes algoritmos de clasificación de aprendizaje supervisado como las redes neuronales artificiales, métodos probabilísticos como regresión logística multinomial, métodos de ensamble como random forest, bagging, boosting y las máquinas de soporte vectorial, con el fin de identificar perfiles de posibles estudiantes desertores de la facultad de ingeniería de la Universidad de Antioquia, a partir de dos targets; número de créditos inscritos en último semestre y semestre en el cual el estudiante abandona la universidad.

The objective of this study is to compare different supervised learning classification algorithms such as artificial neural networks, probabilistic methods such as multinomial logistic regression, ensemble methods such as random forest, bagging, boosting and support vector machines, in order to identify profiles of possible dropouts from the engineering faculty of the University of Antioquia, based on two targets; number of credits enrolled in the last semester and semester in which the student leaves the university.