ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ УСПІШНОСТІ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - СТАЦЕНКО, ВОЛОДИМИР; ПИЛИПЕНКО, ВЛАДИСЛАВ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
В роботі проведено оцінювання створеної моделі для прогнозування успішності користувачів навчальної платформи Moodle із метою визначення ефективності та доцільності її використання. Визначення  ефективності та якості моделі виконано по наступним показникам: чутливість (Sensitivity), специфічність (Specificity) та збалансована точність (Balanced Accuracy). Також побудовано ROC-криву для оцінки здатності класифікатора правильно розпізнавати позитивні класи і відхиляти негативні класи при зміні порогового значення. Розраховано AUC (Area Under Curve). Проаналізовано методи оцінювання ризиків успішності та вимоги до створення моделей на базі методів машинного навчання. На основі користувацьких даних із бази даних навчальної платформи Moodle сформовано показники, що впливають на успішність студентів. Побудовано логістично-регресійну модель для прогнозування успішності, яку випробувано на практиці. Створена модель дозволяє виконати прогнозування успішності студентів із точністю 84%. Загальна ефективність моделі складає 89%. Використання логістично-регресійної моделі для класифікації успішності користувачів платформи Moodle дозволить  створити ефективну модель для прогнозування успішності студентів.        Використання створеної моделі для прогнозування дозволить оперативно аналізувати успішність користувачів і формувати, за необхідності, відповідні рейтинги. Прогноз, отриманий за допомогою моделі буде корисний як для викладачів, так і закладів освіти, оскільки дозволить планувати зміни в навчальних програмах та матеріалах, а також освітньому процесі в цілому.
Keywords: Machine Learning; Python; Scikit-learn; Moodle; логістична регресія