Publication: Comparación de algoritmos de detección de outliers para prevenir el fracaso escolar
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En este proyecto, se comparan seis algoritmos: K-means, DBSCAN, One-Class SVM, Isolation Forest y HBMO, para la detección de outliers en conjuntos de datos educativos. El objetivo es identificar a los alumnos en riesgo de fracaso escolar mediante la aplicación de estos algoritmos en datos preprocesados. Evaluamos cada algoritmo en términos de precisión, recall, F1 score y tiempo de ejecución para determinar el más eficaz y eficiente. Este estudio busca proporcionar una herramienta que ayude a educadores a intervenir tempranamente, mejorando las oportunidades académicas y reduciendo las tasas de fracaso escolar.
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