【摘 要】
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以综合因子分值作为学生学习指标,应用SVM、KNN、决策树、迭代森林、朴素贝叶斯、神经网络六种数据挖掘算法对其进行预测,从合并样本随机拆分及人工指定划分两个角度,根据学
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以综合因子分值作为学生学习指标,应用SVM、KNN、决策树、迭代森林、朴素贝叶斯、神经网络六种数据挖掘算法对其进行预测,从合并样本随机拆分及人工指定划分两个角度,根据学生科目成绩预测学生学习指标发展趋势,发现朴素贝叶斯算法预测准确率最高。为提高预测准确率,提出朴素贝叶斯算法的3种改进途径,即主成分分析、先验概率修正、多重过滤预判;利用JAVA软件建立一个基于PMML的素质预测系统,采用主成分分析、贝叶斯过滤、贝叶斯先验概率修正3个模块来提高对综合学习素质的预测准确率。
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