使用機器學習技術預測大學生轉系及轉校行為之研究

  • 彭 淳奕

學生論文: Master's Thesis

摘要

本研究將機器學習方法套用到學生是否轉學或轉系上,利用南部某私立大學的資訊學院的資料進行研究,透過Decision Tree、SVM(Support Vector Machine)和Logistic Regression的基本框架下,來建立學生轉學或轉系之模型。透過模型所歸納出來的法則,提供給管理者擬定方針,針對欲要轉學或轉系的學生進行輔導或改善教學品質。本研究希望能夠降低轉學或是轉系的發生率。
獎項日期2015 2月 2
原文???core.languages.zh_ZH???
監督員Lih-Chyun Shu (Supervisor)

引用此

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