High school student GPA prediction by various linear regression models
Notice bibliographique
Résumé
Academic performance (GPA) is a significant index for high school students in North America. The research aims to develop and validate the best predictive regression model to evaluate the GPA of high school students. In addition, the prediction numeric data of GPA can correspond to specific classification data of GPA (Grade Level) to calculate and compare the models’ accuracy for predicting Grade Level. The research subjects are high school students from different backgrounds in North America, including their background, study habits, participation in extracurricular activities, etc. The experiment explores the impact of different factors on student GPA and finds that the number of absences from lectures is a key factor in predicting student GPA. Multiple linear regression analysis is used as the main model in the experiment, which may be improved by the stepwise regression methods. The generalization ability of the model is evaluated through cross-validation (CV) methods. Also, the boosting or random forest model is used to be the comparing model for predicting GPA. The experimental result shows that the multiple linear regression model has high accuracy (84%) and reliability (R^2 value is 0.95) in predicting student GPA. The conclusion of the research emphasizes the importance of predicting student GPA in high school education and the potential for guiding educational practice through data analysis. Future work will consider introducing more subjects and variables, such as different subject learning abilities, mental health, and social support, to further improve the predictive accuracy of the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».