【摘 要】
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由于数据集里类别分布不均,传统随机森林(Random Forest)分类器的性能受到一定程度制约,面对学业数据集中成绩较差人数占少数比例的非平衡性问题,为了在一定程度提高模型预测
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目“基于排队网络模型的机场群航班时刻资源优化配置关键技术研究”（61603396）
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由于数据集里类别分布不均,传统随机森林(Random Forest)分类器的性能受到一定程度制约,面对学业数据集中成绩较差人数占少数比例的非平衡性问题,为了在一定程度提高模型预测性能,提出SMOTEENN混合采样方式结合随机森林分类器的组合分类预测模型的方法(SER)对学生学业表现进行分类;同时基于10种非平衡性数据集采样方法,对比分析了包括随机森林在内的5种模型的性能.实验结果表明,使用SER方法对学生学业表现情况预测最优,分类器性能指标F1-Score和Recall的值分别为0.98和0.97,达到了
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