Веб додаток аналізу прохідних балів для абітурієнтів
Ескіз недоступний
Дата
2020-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить: 81 с., 6 табл., 16 рис., 2 дод. та 18 джерела.
Було досліджено дані з сайту vstup.info за 2016 рік.
В якості алгоритмів класифікації було обрано дерева рішень як найоптимальніший та найшвидший.
Веб додаток написано за допомогою таких технологій як NodeJs, React.js та Python для моделі класифікації.
В цій роботі мені також довелося написати ПО яке в автоматичному режимі збирає дані для навчання та класифікації. Для побудови моделей були використані дерева рішень. Модель для прогнозування була написана у JupyterNotebook для кращої візуалізації.
Були розглянуті декілька алгоритмів машинного навчання такі як k-means, LinearRegression, Neural Networks й інші. Дерева рішень показали найкращі результати. Також, щоб отримати високий процент попадань, були використані сучасні методи препроцесінгу датасетів та feature-інжинірингу. Розвивати роботу можна у декількох напрямках. Перший - додавати веб функціонал для оплати преміум версії продукту та покращувати те що вже є. Другий - вирішити проблему “раннього прогнозування”, котру детально розглянуто пізніше.
Опис
Ключові слова
аналіз прохідних балів, вступна компанія, класифікаційна модель, класифікатор абітурієнтів, прогнозування порогових балів, analysis of passes, introduction company, classification model, classifier of applicants, forecasting threshold points
Бібліографічний опис
Дрига, Е. А. Веб додаток аналізу прохідних балів для абітурієнтів : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Дрига Едуард Андрійович. – Київ, 2020. – 79 с.