Taeyoon Kim; Byungyeon Yun
(Korea Association for Educational Information and Media, 2024-04)
본 연구는 대학원생의 학업중단을 예측하고 학업중단에 영향을 미치는 요인에 대한 탐구를 목적으로한다. 이를 위해 기계학습 방법을 이용하였으며, 구체적으로는 부스팅 계열의 XGBoost 알고리즘을 활용하였다. K대학의 2020년~2022년 입학생 데이터를 활용하였으며, 이들의 학적, 장학, 연구 등의 교내데이터를 분석하였다. 모델의 성능을 측정한 결과, F1-score는 0.7417, AUC는 ...