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Purpose : This study aims to use machine learning to predict and prevent graduate student dropouts and improve degree completion, addressing significant societal and personal costs.
Methods : The study employed three machine learning steps, starting with the use of classifiers such as Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, and LightGBM. It then applied the SMOTE technique to enhance performance, followed by an analysis of the top influencing variables via LightGBM.
Results : Machine learning models showed improved metrics after SMOTE application. Feature importance analysis highlighted academic performance factors as more influential than socio-environmental factors like parental background.
Conclusion : The LightGBM model provided the most accurate predictions and identified key factors impacting student success, emphasizing the need to focus on educational environments over familial influences in interventions.
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