课程成绩预测中决策树分类算法的应用分析

简介：
本文探讨了在课程成绩预测领域中应用决策树分类算法的有效性与优势，通过具体案例分析展示了该方法的实践价值。 本研究利用决策树分类算法探讨其在课程成绩预测中的应用价值。通过收集某门课程学生的学业数据及期末考试成绩，我们建立了一个包含学号、姓名、性别、出勤率、小组讨论参与度、课堂互动情况、课后作业以及最终成绩等8个变量的数据集。首先对这些原始数据进行了预处理和描述性统计分析，随后运用决策树模型进行建模与预测。 在构建模型的过程中，我们使用过采样技术（SMOTE）来解决样本不平衡的问题，并采用网格搜索法（GridSearchCV）优化了模型的参数设置。实验结果显示，在经过调优后的决策树模型中，课程成绩预测的效果显著提高。测试集上的准确率达到了0.737，相比未调整前有了明显的改善。 此外，通过分析特征的重要性发现：参与度指数和课后作业对最终的成绩预测具有关键性影响；而性别、小组讨论以及课堂互动等因素的影响则相对较小。综上所述，基于决策树模型的课程成绩预测研究为教育领域的决策提供了有价值的信息，并具备进一步提升预测准确性的潜力。