論文の概要: Admission Prediction in Undergraduate Applications: an Interpretable
Deep Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11698v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 05:44:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 15:24:38.958240
- Title: Admission Prediction in Undergraduate Applications: an Interpretable
Deep Learning Approach
- Title（参考訳）: 大学生の入学予測 : 解釈可能な深層学習アプローチ
- Authors: Amisha Priyadarshini, Barbara Martinez-Neda, Sergio Gago-Masague
- Abstract要約: 本稿は,受験委員会の学部受験決定を検証することの課題について論じる。
本稿では、フィードフォワードと入力凸ニューラルネットワークというディープラーニングに基づく分類手法を提案する。
私たちのモデルは、従来の機械学習ベースのアプローチで最高のパフォーマンスを保ちながら、3.03%のマージンで高い精度を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article addresses the challenge of validating the admission committee's
decisions for undergraduate admissions. In recent years, the traditional review
process has struggled to handle the overwhelmingly large amount of applicants'
data. Moreover, this traditional assessment often leads to human bias, which
might result in discrimination among applicants. Although classical machine
learning-based approaches exist that aim to verify the quantitative assessment
made by the application reviewers, these methods lack scalability and suffer
from performance issues when a large volume of data is in place. In this
context, we propose deep learning-based classifiers, namely Feed-Forward and
Input Convex neural networks, which overcome the challenges faced by the
existing methods. Furthermore, we give additional insights into our model by
incorporating an interpretability module, namely LIME. Our training and test
datasets comprise applicants' data with a wide range of variables and
information. Our models achieve higher accuracy compared to the best-performing
traditional machine learning-based approach by a considerable margin of 3.03\%.
Additionally, we show the sensitivity of different features and their relative
impacts on the overall admission decision using the LIME technique.
- Abstract（参考訳）: 本論は、入学委員会の学部入学決定の検証に関する課題について述べる。
近年、従来の審査プロセスは、膨大な数の応募者のデータを扱うのに苦労している。
さらに、この伝統的な評価は、しばしば人間のバイアスにつながるため、応募者間の差別につながる可能性がある。
従来の機械学習ベースのアプローチは、アプリケーションレビュアーによる定量的評価の検証を目的としているが、これらの手法はスケーラビリティに欠け、大量のデータが存在する場合にパフォーマンスの問題に悩まされている。
そこで本研究では,既存の手法が直面する課題を克服する,フィードフォワードと入力凸ニューラルネットワークという,ディープラーニングに基づく分類器を提案する。
さらに、解釈可能性モジュール、すなわちLIMEを組み込むことで、モデルにさらなる洞察を与える。
私たちのトレーニングとテストデータセットは、幅広い変数と情報を持つ応募者のデータで構成されています。
私たちのモデルは、従来の機械学習ベースのアプローチと比較して、かなり精度が3.03\%向上しました。
また,LIME法を用いて,異なる特徴の感度と,その相対的影響が全体の受入判定に与える影響も示した。
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