Análisis de exactitud de los algoritmos de árboles de decisión aplicados en la base de datos del sistema académico de la UNACH

Abstract

En la Universidad Nacional de Chimborazo (Unach) existen grandes volúmenes de datos que han sido escasamente analizados por medio de técnicas de minería de datos, privándose así de información útil que pudiese apoyar a los directivos en la toma de decisiones y contribuir así al desarrollo de la institución. Con la finalidad de encontrar el mejor modelo de árboles de decisión, se realizó el análisis de exactitud de los algoritmos árbol de decisión de inducción de arriba abajo (ID3) y árbol de inducción (J48), aplicados en la información personal, académica de estudiantes, docentes y producción científica, todo esto almacenado en la base de datos del Sistema de Control Académico (Sicoa) de la Unach. El proceso de análisis, preparación de los datos y aplicación de los algoritmos se realizó a través de la metodología CRISP-DM, misma que proporciona una guía detallada de cómo llevar a cabo este proceso. Se realizaron un total de doce análisis con cada uno de los algoritmos que involucraron las variables independientes y dependiente de estudiantes, docentes y producción científica, se promedió los resultados conseguidos en cada uno de ellos obteniendo así un valor general, el cual demostró que el algoritmo J48 es más exacto que el algoritmo ID3, además se generaron las principales reglas de clasificación para cada una de las tablas. Los resultados obtenidos contribuirán al proyecto “Diseño de estrategias de mejoramiento continuo en la gestión académica e investigativa de la UNACH, utilizando minería de datos”.