Machine Learning

Academic Performance Prediction

Modelo predictivo sobre ~7,000 registros por ciclo para activar alertas tempranas de riesgo académico y priorizar intervenciones desde la Evaluación 1.

Tipo: Machine Learning aplicado

Resultado destacado: Precisión superior al 90% para priorizar intervenciones en riesgo de desaprobación o deserción

Tecnologías: Python, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, HuggingFace Spaces

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