学院毕业率预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：教育数据挖掘,毕业率预测,高等教育,学生表现,学院表现,IPEDS,数据预处理,回归模型
数据概述：
本数据集基于IPEDS（Integrated Postsecondary Education Data System）数据集构建，涵盖了2004年至2011年间8个学生批次的记录，共计11319条，包含143个特征。数据集旨在通过机器学习算法预测高等教育机构的毕业率，对于识别低毕业率并提前采取措施具有重要意义。
数据用途概述：
该数据集适用于教育数据挖掘、学生表现分析、高等教育机构表现评估等多个场景。研究者可以利用此数据集开发预测模型，识别影响毕业率的关键因素；教育机构可以据此优化教学策略，提高毕业率；政策制定者可以基于数据制定更有效的教育政策。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解教育数据分析的方法和应用。
举例：
IPEDS数据集由美国国家教育统计中心（NCES）提供，涵盖超过7,500所高等教育机构的数据，包括大学、学院及技术/职业教育机构。本数据集从中提取了与毕业率相关的143个特征，包括1个响应变量（毕业率）和142个预测变量。通过预处理、特征选择、缺失值处理、数据分割等步骤，最终构建了适合回归分析的数据集。研究中采用了多种回归模型（多重线性回归、支持向量回归、决策树回归、XGBoost回归）进行预测，并通过均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R²等指标评估模型性能。结果显示，XGBoost回归模型在预测毕业率方面表现最佳。
