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这项研究解决了准确预测印度大学入学的挑战，在那里，学生经常努力根据入学考试成绩来识别合适的大学。该研究探讨了一个学院预测器机器人的发展，该机器人利用关键因素，尤其是jee和CET分数，以估计入院各种印度大学的可能性。该模型经过来自多个机构的历史入学数据培训，其中包括广泛的学生概况和绩效水平。从方法论上讲，研究采用机器学习算法，包括随机森林和决策树模型，以分析入学考试评分并产生预测。通过严格的统计分析来评估该模型的准确性，并且在入学考试评分和入学结果之间观察到显着的相关性。调查结果表明，大学预测器机器人可以有效地预测录取，从而为学生提供对他们大学选择的宝贵见解。更广泛的含义表明，该工具可以简化大学的选择过程，从而为印度教育系统提供更透明，明智的招生方法。关键字：机器学习算法；随机森林；聊天机器人；预言;线性回归。
基于机器学习的大学入学预测指标
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