Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comparative Analysis of the Capabilities of Nature-inspired Feature Selection Algorithms in Predicting Student Performance

論文の概要: A Comparative Analysis of the Capabilities of Nature-inspired Feature Selection Algorithms in Predicting Student Performance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08574v1
Date: Tue, 15 Aug 2023 21:18:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-27 05:15:41.105410
Title: A Comparative Analysis of the Capabilities of Nature-inspired Feature Selection Algorithms in Predicting Student Performance
Title（参考訳）: 自然に触発された特徴選択アルゴリズムの学生成績予測能力の比較分析
Authors: Thomas Trask
Abstract要約: 3つのデータセットにまたがる生徒のパフォーマンスを予測するために,12種類の自然に着想を得たアルゴリズムの相対的性能を分析した。すべてのデータセットに対して、特徴選択にNIAを使用し、分類に従来のMLアルゴリズムを使用するアンサンブルアプローチを利用することで、予測精度が向上し、機能セットのサイズが2/3削減された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Predicting student performance is key in leveraging effective pre-failure interventions for at-risk students. In this paper, I have analyzed the relative performance of a suite of 12 nature-inspired algorithms when used to predict student performance across 3 datasets consisting of instance-based clickstream data, intra-course single-course performance, and performance when taking multiple courses simultaneously. I found that, for all datasets, leveraging an ensemble approach using NIAs for feature selection and traditional ML algorithms for classification increased predictive accuracy while also reducing feature set size by 2/3.
Abstract（参考訳）: リスクの高い学生に対する効果的な事前障害介入の活用には,学生のパフォーマンス予測が重要である。本稿では,インスタンスベースのクリックストリームデータ,コース内シングルコースのパフォーマンス,複数コースを同時に行う場合のパフォーマンスの3つのデータセットを対象とした,12種類の自然に着想を得たアルゴリズムの相対的性能について分析した。すべてのデータセットにおいて、特徴選択にniasを使用するアンサンブルアプローチと、予測精度を高めながら特徴セットサイズを2/3削減するための従来のmlアルゴリズムを活用することが分かりました。

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