【摘 要】
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在高职教育中,一个能够以较高精度预测学生考试成绩的模型可帮助教师预判教学效果,从而不断改进教学方法,提高教学质量。利用正交核最小二乘法搭建了高职学生考试成绩预测模
【基金项目】
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深圳信息职业技术学院第六批校级教研项目(2016jgyb04);广东省一流高职院校建设项目(2017)
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在高职教育中,一个能够以较高精度预测学生考试成绩的模型可帮助教师预判教学效果,从而不断改进教学方法,提高教学质量。利用正交核最小二乘法搭建了高职学生考试成绩预测模型,以学生自身特点和平时表现等信息构成模型输入特征变量,预测学生的考试成绩是否合格以及具体分数。以深圳信息职业技术学院学生作为研究对象,将模型从预测精度和稀疏度两方面与支持向量机进行比较。实验结果表明,利用正交核最小二乘法建立的模型具有良好的泛化能力,虽然拟合精度略逊于支持向量机,但是能够取得更好的分类精度和更大的稀疏度。
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