Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/29064
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorHuamanchumo De la Cuba, Luis Emilio-
dc.contributor.authorMiranda Vásquez, Isbella Merici-
dc.creatorMiranda Vásquez, Isbella Merici-
dc.date.accessioned2026-03-18T18:51:17Z-
dc.date.available2026-03-18T18:51:17Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/29064-
dc.description.abstractEl presente informe se fundamenta en la necesidad de definir un proceso de validación robusta de modelos estadísticos que utilizan la técnica de aprendizaje XGBoost. Para este fin se presenta la propuesta del diseño de validación considerando una aplicación de la técnica en la predicción de ingresos de personas naturales que tienen información limitada en el sistema financiero. El objetivo de la validación de modelos es brindar la seguridad que todas las fases de construcción del modelo se han desarrollado de forma óptima considerando los criterios estadísticos necesarios para obtener un performance del modelo aceptable tal que el modelo pueda ser implementado en la gestión del negocio. A lo largo del documento se presentará y revisará el esquema completo de validación, que incluye desde la definición de la metodología, análisis y extracción de datos, proceso de modelado hasta la revisión de la completitud de la documentación que facilitará la implementación del modelo para la puesta en producción. Cumplir con los requisitos mínimos de la validación es necesario para dar luz verde a la salida a producción del modelo. Finalmente, se podrá observar cómo contribuye este nuevo diseño de validación en el desempeño del modelo final y la correcta integración a la gestión.es
dc.description.abstractThis report is based on the needed to define a robust validation process for statistical models using the XGBoost learning technique. For this purpose, the validation design proposal is presented considering an application of the technique in the prediction of income of individuals who have limited information in the financial system. The objective of model validation is to provide assurance that all phases of model construction have been optimally developed considering the necessary statistical criteria to obtain acceptable model performance such that the model can be implemented in business management. Throughout the document, the complete validation scheme will be presented and reviewed, which includes everything from the definition of the methodology, data analysis and extraction, the modeling process to the review of the completeness of the documentation that will facilitate the implementation of the model for the put into production. Meeting the minimum validation requirements is necessary to give the green light for the model to go into production. Finally, is possible to observe how this new validation design contributes to the performance of the final model and the correct integration to management. .en
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectMachine learninges
dc.subjectModelos Predictivoses
dc.subjectAprendizaje automáticoes
dc.subjectAnálisis estadísticoes
dc.subjectSistema financieroes
dc.subjectXGBoostes
dc.titleDiseño del proceso de validación de un modelo predictivo con metodología XGBoost para predicción de ingresos de personas naturales con información limitada en el sistema financieroes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2239-5301es
renati.author.dni45589140-
renati.advisor.dni06761185-
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales
renati.discipline542056-
renati.jurorRisco Franco, Carlos Alvaro-
renati.jurorPinedo Sánchez, Amélida-
renati.jurorParedes Cruz, Ibar Gerardo-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es
Aparece en las colecciones: Ingeniería Estadística

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
miranda_vi.pdf1,62 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
miranda_vi(acta).pdf347,48 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
informe_de_similitud.pdf430,25 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
carta_de_autorización.pdf232,38 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons

Indexado por:
Indexado por Scholar Google LaReferencia Concytec BASE renati ROAR ALICIA RepoLatin UNI