【摘 要】
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特征选择是数据处理任务中的一种重要方法,该方法可大大降低数据的维度以减小模型训练中的计算开销。为进一步提高学生成绩预测模型的预测精度并尝试寻找影响学生成绩的主要
【机 构】
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江苏食品药品职业技术学院财贸学院,南京信息工程大学管理科学与工程学院,南京信息工程大学计算机与软件学院
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特征选择是数据处理任务中的一种重要方法,该方法可大大降低数据的维度以减小模型训练中的计算开销。为进一步提高学生成绩预测模型的预测精度并尝试寻找影响学生成绩的主要因素,本文分别采用卡方统计分析和随机森林算法对学生成绩数据进行特征选择,得到了学生成绩预测模型的最优最小特征子集,然后使用新的特征数据子集训练模型,验证多种经典机器学习算法在学生成绩预测模型上的应用效果。结果表明:合理的特征选择可以显著地减少学生成绩预测模型的输入维度,并且提高学生成绩模型的预测精度。
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