Estudio del rendimiento de técnicas de minería de datos en la predicción de resultados académicos

El presente documento pretende establecer una primera comparación de diferentes métodos de predicción, la comparación se realiza en base a los resultados que se obtienen con cada método a la hora de predecir si los alumnos de la escuela aprobarán o suspenderán, en su primer intento, las asignaturas pertenecientes al tercer cuatrimestre del grado (Q3). Los métodos que se emplean son la Regresión Logística, los Árboles de Decisión y los Support Vector Machine lineales. Para realizar este proyecto se sigue una famosa metodología empleada en proyectos de esta tipología, la metodología CRISP-DM, cada una de las etapas de dicha metodología está adaptada a este trabajo. La manipulación de datos, creación de modelos y obtención de resultados se realiza través del lenguaje de programación Python, destacando las librerías Pandas y SciKit-Learn. De los análisis de este trabajo se concluye que para la mayoría de las asignaturas del Q3, los dos grupos (aprobados y suspensos) no son separables linealmente entre sí y por esta razón los mejores resultados se obtienen de los Árboles de Decisión, a ello se le suma que en la mayoría de las asignaturas el número de aprobados es mucho mayor, y por ello, los resultados favorecen a este grupo. Los suspensos son predichos de forma acertada en más del 50%, únicamente para Electromagnetismo y Mecánica. En la sección de Trabajos Futuros de este proyecto se muestran algunos mecanismos que permitirían obtener mejores resultados para los métodos empleados y se sugieren posibles nuevos métodos