Інформаційна технологія аналізу та прогнозування продуктивності студентів з використанням моделі дерева рішень

Abstract

Дослідження присвячене процесам навчання, оптимізації та тестування моделей машинного навчання для подальшого використання в інформаційній технології аналізу та прогнозування продуктивності студентів закладу вищої освіти. Проведено порівняльний аналіз базової та оптимізованої моделей, оцінено їхню точність за ключовими метриками (R², MAE, RMSE, MAPE) та підтверджено покращення прогнозної здатності після налаштування гіперпараметрів.

The research is devoted to the training, optimization, and testing of machine learning models for further use in information technology to analyze and predict the productivity of higher education students. A comparative analysis of the basic and optimized models was carried out, their accuracy was evaluated according to key metrics (R², MAE, RMSE,