サポートベクターマシンとK近傍法を用いた学生の成績予測

本研究では、最終試験における学生の成績を推定するための2つの予測モデルを提示しました。この研究は、ポルトガルのミニョ大学が提供する一般的なデータセットを利用し、数学の科目に関連した395件のデータサンプルで構成されています。学生の成績を予測することは、早期の予防策、迅速な対応、または特定のタスクに適した学生の選択に役立ちます。より良い成績を得るために、より優れたモデルを探求する必要性は強調されるべきです。同じデータセットに関する先行研究の多くはK近傍法アルゴリズムを使用し、低い結果を達成しましたが、サポートベクターマシンアルゴリズムはほとんど使われておらず、これは非常に一般的で強力な予測技術です。より良い比較を保証するために、我々はこのデータセットに対してサポートベクターマシンアルゴリズムとK近傍法アルゴリズムの両方を適用し、学生の成績を予測し、彼らの精度を比較しました。実証研究の結果は、サポートベクターマシンが相関係数0.96でわずかに優れた結果を達成し、K近傍法は相関係数0.95を達成したことを示しています。