使用二分类模型预测菲律宾某大学本科专业入学报名的可能性
计算机与社会
2024-09-05 v1 机器学习
摘要
随着K至12计划（K to 12 Program）近期的实施，菲律宾的高校与大学在依据决策因素确定预期新生报名人数以实现高效资源管理方面面临困难。招生目标直接影响高等教育机构的成功因素。本研究分析了影响菲律宾某大学新生录取状态的各类申请人特征。使用逻辑回归（Logistic Regression）开发了一个预测模型，以评估被录取学生是否将入读该机构的概率。所用数据集来自大学招生办公室。该办公室设计了一份在线申请表以采集申请人详情。在线表格分发给所有申请学生，而学生往往提供不完整信息。尽管如此，基于学生地理位置的学生特征及地理与人口统计数据仍是报名决策的显著预测因子。研究结果表明，在关于潜在学生信息有限的情况下，高等教育机构可实施机器学习技术以辅助管理决策并提供班级规模估计，从而优化资源分配并更好地管控净学费收入。
引用
@article{arxiv.2010.15601,
title = {Using a Binary Classification Model to Predict the Likelihood of Enrolment to the Undergraduate Program of a Philippine University},
author = {Dr. Joseph A. Esquivel and James A. Esquivel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15601},
year = {2024}
}