【摘 要】
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本文采用数据挖掘和机器学习的方法，在线上线下两种学习模式相结合的情况下，对学生期末学业成绩进行预测。通过对线上各属性进行相关性分析，得到对成绩影响较大的属性因素，并与线下教师日常学习状态打分相结合，使用多种机器学习和神经网络模型对学生期末学业成绩进行回归预测，并比较各模型之间的性能。在对不同模型进行优化后，重新进行预测，并与优化前模型进行比较，选择出最优预测模型。
【基金项目】
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广西民族大学研究生教育创新计划项目（gxun-chxps202083）；
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本文采用数据挖掘和机器学习的方法，在线上线下两种学习模式相结合的情况下，对学生期末学业成绩进行预测。通过对线上各属性进行相关性分析，得到对成绩影响较大的属性因素，并与线下教师日常学习状态打分相结合，使用多种机器学习和神经网络模型对学生期末学业成绩进行回归预测，并比较各模型之间的性能。在对不同模型进行优化后，重新进行预测，并与优化前模型进行比较，选择出最优预测模型。
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