【摘 要】
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针对当前大学生成绩预测系统模型设计复杂、计算量大、预测准确性差、智能化程度低、受人为因素影响大等问题,提出了一种基于大数据决策树算法的学生成绩分析与预测模型。该
【基金项目】
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2019年度安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1109)
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针对当前大学生成绩预测系统模型设计复杂、计算量大、预测准确性差、智能化程度低、受人为因素影响大等问题,提出了一种基于大数据决策树算法的学生成绩分析与预测模型。该模型将大学生成绩预测问题转换成大学生学习状态分类问题,以简化模型设计并提高大学生成绩预测的准确性;通过引入计算量较小的决策树算法,利用与成绩相关的数据实现对学生未来成绩的预测,从而提高成绩预测系统的智能性和客观性。该预测模型与传统的成绩预测方法相比,具有模型复杂度低、实现简单、智能化程度高、预测准确性及客观性强等优点。在实际成绩预测实验中,对学生成
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