ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА БУСТИНГА ДЕРЕВЬЕВ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АКАДЕМИЧЕСКОЙ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ

Abstract

В работе рассматривается применение алгоритма бустинга регрессион- ных деревьев для прогнозирования успеваемости студентов на основе результа- тов анкетного опроса и сведений об оценках за предыдущие рубежные контро- ли. Построенная модель позволяет спрогнозировать оценки студентов и на их основе заблаговременно выявить "группу риска", которой требуется дополни- тельная помощь в освоении образовательной программы.

The paper discusses the application of the boosted regression trees for predicting student performance based on their personal data and previous grades. Developed forecasting model allows to predict the grades of students and to use this forecast to 145 early identify the "risk group" that needs additional help in mastering the educational program.