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学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的课程的重要性进行排序。实验表明,此模型的预测准确率达到83.82%,综合预测结果和课程重要性排序,能够指导学生进行针对性的补习。
基于随机森林的学生成绩评价研究
【摘 要】
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学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的
【机 构】
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马鞍山职业技术学院电子信息系,安徽工业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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齐齐哈尔大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2017年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61402008);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2014ZD05);安徽省高校优秀青年人才支持计划(无编号);安徽省科技重大专项(16030901060)
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