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dc.contributor.advisorFlores, Ricardo, dir.-
dc.contributor.authorJiménez Gómez, Daniela Anaí-
dc.date.accessioned2025-12-16T20:21:37Z-
dc.date.available2025-12-16T20:21:37Z-
dc.date.issued2025-05-12-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniera en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio Ingeniería en Ciencias de la Computación ; Quito, Ecuador, 2025es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14960-
dc.descriptionThis study proposes an ontology-based feature engineering methodology aimed at enhancing both the performance and interpretability of machine learning models. By developing an educational ontology structured around the “Student Performance” dataset, semantic structures were integrated into the processing pipeline to conceptually group and justify data attributes...es_ES
dc.description.abstractEl presente trabajo propone una metodología de ingeniería de características basada en ontologías, con el objetivo de mejorar el rendimiento y la interpretabilidad de modelos de machine learning. A través del desarrollo de una ontología educativa construida sobre el dataset “Student Performance”, se integraron estructuras semánticas al pipeline de procesamiento, permitiendo una agrupación conceptual y justificada de atributos...es_ES
dc.format.extent56 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectAnálisis de datos - Métodos - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subject.otherInformáticaes_ES
dc.subject.otherTecnologíaes_ES
dc.titleIngeniería de características basada en ontologías para mejorar el rendimiento de modelos de machine learning.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación

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