<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP Pro 12를 사용한 학생 최종 결과 예측
태국 카오
후아나 로드리게스
오클라호마 주립 대학
추상:
10 대들의 학교 성적에 영향을 미칠 수있는 여러 가지 요소가 있습니다. 이러한 요소를 이해함으로써 학교와 학부모는 적시에 적절한 지원을 제공 할 수 있으며, 이는 학생들이 학교 성적을 향상시키고 향후 더 나은 성과를 거둘 수 있도록 도와줍니다. 우리는 UCI Machine Learning Repository에서 2 개의 포르투갈 공립 중등 학교 (Gabriel Pereira 및 "MS"- Mousinho da Silveira)에서 1,044 명의 학생 데이터를 수집했습니다. 원래 데이터 세트에는 33 개의 입력 변수와 학생의 평균 최종 성적이 포함 된 "G"로 표시된 명목상 목표 변수가 포함되어 있습니다. 포르투갈 중학교에서는 최종 결과에서 50 % 이상을 얻으면 수업에 합격합니다. 분석을 위해 원본 데이터 세트의 평균 최종 성적에서 이진 목표를 작성했습니다. 새로운 목표 변수는 "Final"이라고하며 학생들이 수업을 통과했는지 실패했는지 설명합니다. 데이터 세트에 누락 된 값이 없습니다. 입력 변수 사이에 다중 공선 성이 관찰되지 않았고 모델 구축을위한 중요한 입력 변수가 카이 제곱 검정을 사용하여 선택되었다.
이 프로젝트에서는 JMP 12 Pro를 사용하여 학생의 개인적 특성, 습관, 가족 및 인구 통계 학적 특성 및 학교 공연을 기반으로 학생들이 수업을 통과했는지 또는 실패 하는지를 예측하는 모델 (회귀 분석, 의사 결정 트리 및 신경망)을 개발합니다. 이러한 모델은 학생들의 결과를 예측하는 데 도움이 될뿐만 아니라 각 특정 요인이 학생들의 성과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
