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比較多元線性迴歸與支持向量迴歸於多益英語測驗成績之預測能力

為了解決新竹會考錄取分數2020的問題，作者朱怡潔 這樣論述：

「英語」是重要的國際溝通語言。多益英語測驗（Test of English for International Communication, TOEIC®）為衡量英語非母語者在社會中英語溝通程度標準的工具之一，台灣許多企業及教育機構以TOEIC作為徵聘、評估員工英語能力的檢測標準。本研究測驗對象為臺灣中部某科技大學應用英語系學生，系所設立英文畢業門檻，且藉由TOEIC成績作為檢核學生就讀大學期間的學習成效成果工具，希冀學生在畢業前能夠逐步達到畢業門檻分數。本研究為了解學生的英文能力程度，使用多元線性迴歸（Multiple Linear Regression）及支持向量迴歸（Support V

ector Regression）兩種研究方法進行TOEIC的成績預測，用來比較學生實際所測得的TOEIC成績及預測的TOEIC成績差異。研究結果顯示，兩種迴歸模型的均方根誤差（RMSE）及均絕對誤差（MAE）皆以支持向量迴歸的誤差較小，機器學習預測方法較傳統線性迴歸預測更為準確。研究結果也顯示學生在每學期的TOEIC模擬測驗訓練下，英語能力逐漸進步，有助於學生通過畢業門檻。