基于机器学习的学生成绩预测及分析模型建立

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学生的学习成绩是每一位家长和老师都十分关心的评价标准,更是决定了未来一段时间内,老师和学生将采用何种计划和心态进行下一步的学习,所以如何有效地对学习成绩进行预测和分析就显得尤为重要。与此同时,一次考试中的成绩可能有多种影响因素,无论是长期的还是短期的,都给科学合理地分析和预测带来了巨大的困难。机器学习采用数据驱动的方式可以得到经验知识无法推导的关系和现象,并且很多模型取得了传统方法所没有的突破进展。因此,针对UCI的学生数学成绩采用线性回归、决策树和提升方法等算法和技术进行模型建立和估计,达到了比较好的效果。
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