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A Comparison of Logistic Regression Model and Artificial Neural Networks in Predicting of Student’s Academic Failure

机译:逻辑回归模型与人工神经网络在学生学习成绩预测中的比较

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摘要

Background and objective:Artificial Neural Networks (ANNs) have recently been applied in situations where an analysis based on the logistic regression (LR) is a standard statistical approach; direct comparisons of the results, however, are seldom attempted. In this study, we compared both logistic regression models and feed-forward neural networks on the academic failure data set.
机译:背景与目的:人工神经网络(ANN)最近已用于基于逻辑回归(LR)的分析是标准统计方法的情况;但是,很少尝试直接比较结果。在这项研究中,我们在学术失败数据集上比较了逻辑回归模型和前馈神经网络。

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