Ya fue publicado: Árboles de clasificación vs regresión logística en ingeniería

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La revista Computación y Sistemas, con fecha 31 /12/2018, ha publicado el artículo: “Árboles de clasificación vs regresión logística en el desarrollo de competencias genéricas en ingeniería”, de autores Jorge Iván Pérez Rave (Grupo de investigación IDINNOV) y Favián González Echavarría (Universidad de Antioquia).

Resumen

Desde un enfoque experimental, el desempeño de Regresión Logística vs Árboles de Clasificación es evaluado en el contexto de dos competencias genéricas en ingeniería (razonamiento cuantitativo y comprensión lectora). Dichos métodos incorporan dos escenarios de predictores por separado (solo indicadores y solo constructos; estos últimos, derivados de Análisis de Componentes Principales: ACP). La muestra es de 7,395 instancias de Saber Pro 2015-3, 2014-3 (Colombia). El estudio considera: entrenamiento (70 % de la muestra), predicción (30 % restante) y experimentación (176 observaciones originales; diseño de tres factores: método, tipo de predictor y competencia). La variable respuesta es una nueva métrica (Tasa Subyacente de Aciertos obtenida por ACP). Ambos métodos presentan similar desempeño en el escenario de solo indicadores, pero no en el escenario de constructos (Regresión Logística, mejor desempeño).

Palabras clave: Regresión logística, árbol de clasificación, competencias en ingeniería.

Referencia del artículo:

Pérez-Rave, J., & González-Echavarría, F. (2018). Árboles de Clasificación vs Regresión Logística en el desarrollo de competencias genéricas en ingeniería, Revista Computación & Sistemas, Vol. 22, No. 4, octubre-diciembre, pp. 1519–1541, México. doi: 10.13053/CyS-22-4-2804

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