Comparación de algoritmos de detección de outliers para prevenir el fracaso escolar

dc.contributor.advisorTFEUrío Larrea, Asier
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biocienciases_ES
dc.contributor.affiliationNekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.contributor.authorArbizu Castillón, Iranzu
dc.date.accessioned2024-08-29T18:16:57Z
dc.date.available2024-08-29T18:16:57Z
dc.date.issued2024
dc.date.updated2024-08-27T09:06:25Z
dc.description.abstractEn 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.es_ES
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeDatuen Zientzietako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://academica-e.unavarra.es/handle/2454/51498
dc.language.isospa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectOutliersen
dc.subjectClusteringen
dc.subjectKmeansen
dc.subjectDBSCANen
dc.subjectOneClassSVMen
dc.subjectIsolation Foresten
dc.subjectHBMOen
dc.subjectMachine learning algorithmsen
dc.subjectEducation data analysisen
dc.subjectSchool failure predictionen
dc.subjectMetaheuristicsen
dc.titleComparación de algoritmos de detección de outliers para prevenir el fracaso escolares_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorTFEOfPublicationeccff35a-2248-43bc-bd3f-f2daff964d42
relation.isAdvisorTFEOfPublication.latestForDiscoveryeccff35a-2248-43bc-bd3f-f2daff964d42

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
TFG_Iranzu_Arbizu.pdf
Size:
1.37 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: