【摘 要】
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随着大数据技术的广泛运用,高校在学生管理事务中利用校园卡等数据来预测学生学业表现情况变得更加切实有效。为了更加准确预测高校学生的学业成绩,本文提出一种基于最优模型
【基金项目】
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2019年度北京高校思想政治工作研究课题“基于大数据的高校学生学业发展引领研究(课题编号BJSZ2019YB20)”的阶段性成果
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随着大数据技术的广泛运用,高校在学生管理事务中利用校园卡等数据来预测学生学业表现情况变得更加切实有效。为了更加准确预测高校学生的学业成绩,本文提出一种基于最优模型的学生学业成绩预警方案。首先,提出一种基于最优模型的预测方法,该方法以随机森林、KNN、SVM、最大熵和线性回归等机器学习算法为基础,通过性能对比得到最优模型。然后,基于该最优模型进行学生成绩预测,并且进行关联紧密程度分析,给出相应的学业成绩预警方案。最后,基于真实数据设计实验,结果验证模型的有效性。
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