В современной образовательной среде прогнозирование успехов учащихся является важнейшей задачей как для учебных заведений, так и для преподавателей. Используя такие данные, как средний балл учащегося (GPA) и баллы за выпускной экзамен (GRE), мы можем использовать методы машинного обучения для разработки прогнозных моделей. В этой статье мы рассмотрим различные методы прогнозирования успехов учащихся с помощью логистической регрессии, популярного алгоритма для задач двоичной классификации. Мы предоставим примеры кода, чтобы продемонстрировать реализацию каждого метода и обсудим их плюсы и минусы.

Метод 1: простая логистическая регрессия

Давайте начнем с базовой модели логистической регрессии, которая использует баллы GPA и GRE в качестве входных признаков. Следующий фрагмент кода Python иллюстрирует реализацию с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Assuming X_train and y_train are the training data
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Assuming X_test is the test data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 2: полиномиальные характеристики

Иногда линейной зависимости между входными объектами и целевой переменной может быть недостаточно. В таких случаях мы можем рассмотреть возможность добавления полиномиальных функций для выявления нелинейных связей. Вот пример того, как включить полиномиальные функции в логистическую регрессию с помощью scikit-learn:

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# Assuming X_train and y_train are the training data
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=2), LogisticRegression())
model.fit(X_train, y_train)
# Assuming X_test is the test data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 3: методы регуляризации

Чтобы предотвратить переобучение и улучшить способность модели к обобщению, мы можем применить методы регуляризации в рамках логистической регрессии. Двумя распространенными методами регуляризации являются регуляризация L1 (Лассо) и L2 (Ридж). Вот пример использования регуляризации L2:

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
# Assuming X_train and y_train are the training data
model = LogisticRegressionCV(penalty='l2')
model.fit(X_train, y_train)
# Assuming X_test is the test data
predictions = model.predict(X_test)

Метод 4. Выбор функций

Выбор функций – важный шаг в разработке модели, поскольку он помогает определить наиболее важные функции для прогнозирования. Вот пример использования логистической регрессии с выбором признаков с помощью SelectKBest от scikit-learn:

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
# Assuming X_train and y_train are the training data
k = 5  # Number of top features to select
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=k)
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)
# Assuming X_test is the test data
X_test_selected = selector.transform(X_test)
# Logistic regression model using selected features
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_selected, y_train)
predictions = model.predict(X_test_selected)

В этой статье мы рассмотрели различные методы прогнозирования успехов учащихся, используя логистическую регрессию, средний балл и баллы GRE в качестве входных характеристик. Мы обсудили простую логистическую регрессию, полиномиальные признаки, методы регуляризации и выбор признаков. Каждый метод имеет свои преимущества и особенности в зависимости от набора данных и решаемой проблемы. Используя эти методы, образовательные учреждения могут принимать обоснованные решения для эффективной поддержки академической деятельности учащихся.