Прогнозирование вероятности отчисления студентов
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 242-246 |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Altres autors: | , |
| Sumari: | Работа посвящена проблеме высокого процента отчислений студентов. Основная цель исследования - разработка метода для прогнозирования вероятности отчисления студентов. В исследовании были рассмотрены различные алгоритмы рекуррентной нейронной сети, включая такие модификации, как GRU и LSTM. Оценка производительности моделей проводилась с помощью ROC-кривых, accuracy, recall, f1_score. Это исследование может помочь учебным заведениям в предотвращении отчислений, опираясь на прогностические данные Текстовый файл |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2024
|
| Col·lecció: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84830 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675504 |
| Sumari: | Работа посвящена проблеме высокого процента отчислений студентов. Основная цель исследования - разработка метода для прогнозирования вероятности отчисления студентов. В исследовании были рассмотрены различные алгоритмы рекуррентной нейронной сети, включая такие модификации, как GRU и LSTM. Оценка производительности моделей проводилась с помощью ROC-кривых, accuracy, recall, f1_score. Это исследование может помочь учебным заведениям в предотвращении отчислений, опираясь на прогностические данные Текстовый файл |
|---|