基于机器学习的决策支持系统用于预测菲律宾某大学本科新生入学
计算机与社会
2024-09-04 v1
摘要
菲律宾教育格局的突然变化，包括 K 到 12 项目的实施，使高等教育机构在吸引新生申请者方面陷入困境，且难以预测 incoming 入学人数。私立高等教育机构的招生目标直接影响其成功因素。本研究纳入了对影响菲律宾某大学新生申请者录取状态的各类特征的回顾。所用数据集来自该大学招生办公室通过向所有潜在申请者发放的在线表单收集。使用逻辑回归(Logistic Regression)，我们开发了一个预测模型，基于学生和机构的特征来确定已注册学生是否会寻求入读该机构。该 LR 模型被用作开发决策支持系统(DSS)的算法。Weka 用于特征选择和构建 LR 模型。DSS 使用 R Studio 和 R Shiny 编写和设计，包含数据可视化与个体预测功能。
引用
@article{arxiv.2108.07690,
title = {A Machine Learning Based DSS in Predicting Undergraduate Freshmen Enrolment in a Philippine University},
author = {Joseph A. Esquivel and James A. Esquivel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.07690},
year = {2024}
}