Kazan Federal University Digital Repository
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА БУСТИНГА ДЕРЕВЬЕВ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АКАДЕМИЧЕСКОЙ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
| dc.contributor | Казанский (Приволжский) федеральный университет | |
| dc.contributor.author | Чаганова Ольга Борисовна | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2022-01-13T10:24:21Z | |
| dc.date.available | 2022-01-13T10:24:21Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/166420 | |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.description.abstract | 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. | en_US |
| dc.relation.ispartofseries | Информационные технологии в образовании и науке | ru_RU |
| dc.subject | студенческая успеваемость | ru_RU |
| dc.subject | регрессионная модель | ru_RU |
| dc.subject | бу- стинг деревьев классификации | ru_RU |
| dc.subject | student performance | en_US |
| dc.subject | regression model | en_US |
| dc.subject | boosted regression trees. | en_US |
| dc.title | ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА БУСТИНГА ДЕРЕВЬЕВ РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АКАДЕМИЧЕСКОЙ УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ | ru_RU |
| dc.title.alternative | APPLICATION OF THE BOOSTED REGRESSION TREES FOR PREDICTING STUDENT ACADEMIC PERFORMANCE | en_US |
| dc.type | article | |
| dc.identifier.udk | 004.855 | |
| dc.description.pages | 140-145 |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
Информационные технологии в образовании и науке [29]
Материалы VII Международной научно-практической конференции (Казань, 22-28 марта 2021 г.) , 22.03.2021-28.03.2021