Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Briñez de León, Juan CarlosDíaz Ojeda, Andrés Felipe2024-11-152024-11-152024https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5412En el presente trabajo de investigación se elaboró un modelo Machine Learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios, se utilizó el programa de dataset El objetivo de esta investigación es determinar en qué porcentaje Machine Learning permite predecir el rendimiento académico con precisión, sensibilidad y especificidad, con el fin de poder identificar a los alumnos con probabilidad de éxito o fracaso. En esta investigación se utilizó una población de 100 estudiantes de informática, así mismo se usó la totalidad de la población como muestra. Por otro lado, el estudio es de tipo aplicada, con un diseño de investigación experimental de tipo pre-experimental de un solo grupo, ya que luego de aplicar Machine Learning se podrá observar los resultados y realizar la medición. Como resultado en relación a la precisión, sensibilidad y especificad para los algoritmos de árbol de decisión.25 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024DominanciaClusteringImpacto de la depresiónPatronesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Análisis de datosEstudiantes universitarios