JMP Pro 12를 사용하여 학생들의 최종 결과 예측
태국 카오
후아나 로드리게스
오클라호마 주립 대학교
추상적인:
청소년의 학교 성적에 영향을 줄 수 있는 요인은 많습니다. 이러한 요인을 이해함으로써 학교와 학부모는 적절한 시기에 지원을 제공할 수 있으며, 이는 학생들이 학교 성적을 향상시키고 앞으로도 더 나은 성과를 계속 유지할 수 있도록 도울 수 있습니다. UCI Machine Learning Repository에서 포르투갈의 두 공립 중등학교("GP" - Gabriel Pereira 및 "MS" - Mousinho da Silveira)에 있는 1,044명의 학생 데이터를 얻었습니다. 원래 데이터 세트에는 33개의 입력 변수와 학생들의 평균 최종 성적을 포함하는 "G"로 식별된 1개의 명목 목표 변수가 포함되어 있습니다. 포르투갈 중학교에서 학생은 최종 결과에서 50% 이상을 받으면 수업에 합격합니다. 분석 목적을 위해 원래 데이터 세트의 평균 최종 성적에서 이진 목표를 생성했습니다. 새로운 목표 변수는 "Final"이라고 하며 학생들이 수업에 합격했는지 불합격했는지를 설명합니다. 데이터 세트에 누락된 값이 없습니다. 입력 변수들 간에 다중공선성은 관찰되지 않았으며, 모델 구축을 위한 중요한 입력 변수들은 카이제곱 검정을 통해 선택되었습니다.
이 프로젝트에서 우리는 JMP 12 Pro를 사용하여 학생의 개인적 특성, 습관, 가족 및 인구 통계적 특성, 학교 성적을 기반으로 학생이 수업에 합격하거나 불합격할지 예측하는 모델(회귀, 의사결정 트리, 신경망)을 개발합니다. 이러한 모델은 학생의 결과를 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 각 특정 요인이 학생의 성과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 통찰력도 제공합니다.
