基于机器学习的教育领域学生辍学和学业成功预测的数据分析与模型应用

简介：
本研究运用机器学习技术，深入探索教育数据，旨在开发有效预测学生辍学风险及学业成就的模型，助力个性化教学策略优化。 本段落探讨了通过机器学习技术预测学生辍学与学业成功的方法。通过对一个详细的教育数据集进行分析、清理及预处理，并利用相关性分析筛选数据后，实验采用了随机森林、K近邻算法、逻辑回归以及决策树四种经典模型来评估它们在这项任务中的表现。最终得出结论：逻辑回归和随机森林模型在预测学生辍学与学业成功方面具有更好的性能。 本报告适用于关注教育领域的数据科学家、研究人员及教育工作者；尤其适合那些希望改进教学质量以预防学生辍学者参考使用。该预测模型可以在学校管理过程中发挥作用，帮助识别潜在的高风险辍学学生，并允许早期干预措施，优化教学资源配置并提升整体学业成功率。 文中还讨论了准确性与错误率等重要的机器学习概念，并引用了一系列相关的专业书籍和技术文献，为未来的研究提供了坚实的基础。