Desempeño de algoritmos de minería en indicadores académicos: Árbol de Decisión y Regresión Logística.

Iván Menes Camejo, Gloria de Lourdes Arcos Medina, Katherine Maribel Gallegos Carrillo, Antonio Plácido Moreno Beltrán

Resumen


La minería de datos se orienta a la presentación prospectiva de información, y para ello, es necesario escoger un algoritmo apropiado que ofrezca los mejores resultados, según el tipo de datos y los objetivos del proyecto. En este documento se presenta un estudio de desempeño de los algoritmos de minería de datos: Árbol de Decisión y Regresión Logística, aplicados a los datos continuos y discretos generados por la función académica de una institución de educación superior. Se buscó determinar el algoritmo con el mejor desempeño a través del uso del método científico y técnicas de estadística descriptiva e inferencial, y los resultados presentan que: no existe una diferencia significativa en el uso de RAM de los algoritmos, el algoritmo de Árbol de Decisión tiene menor tiempo de respuesta, y mayor precisión que el de Regresión Logística, mientras que este último tiene un mejor uso de CPU, concluyendo que el algoritmo de Árbol de Decisión es el de mejor desempeño para el escenario planteado.

Palabras clave


análisis de desempeño; indicadores académicos; algoritmo de árbol de decisión; algoritmo de regresión logística; minería de datos

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