Предсказание возможности поступления в университет

Номинация:****Повышение доступности и качества данных****&*Описание проекта:****Цель проекта: разработка интеллектуальной модели предсказания возможности поступления в университет с использованием методов машинного обучения и её реализация в среде RStudio.​****В ходе работы на проектом:****1. Проведено исследование работы приемной комиссии университета, в результате которого выявлены ключевые показатели поступающих, использованные в качестве предикторов моделей машинного обучения.****2. Проведен анализ моделей машинного обучения и выбраны наиболее подходящие для реализации проекта: модель RandomForest (Случайный лес), модель Гребневой регрессии, модель регрессии Лассо, модель регрессии "Эластичная сеть".****3. Проведено обучение моделей с помощью обучающего набора данных.****4. После окончания обучения моделей был проведен анализ моделей путем сравнивания среднеквадратичных ошибок предсказания.****&*Результаты:****В результате проведения обучения и анализа точностей моделей наиболее вероятной оказалась модель случайного леса, которая показала итоговую среднеквадратичную ошибку 0,069.****Данная модель может быть расширена и усовершенствована путём использования новых параметров, которые могут позволить наиболее точно выполнить предсказание возможности поступления в университет.****&*Команда проекта:****ФГБОУ ВО Уральский государственный экономический университет****Голубин Алексей Вячеславович****Контакты: 8 (912) 645-84-71, a.v.golubin@usue.ru