Advertisement

基于决策树算法的学生学习行为预测分析.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用决策树算法对学生的学习行为进行预测和分析，旨在通过挖掘影响学生学业成绩的关键因素，为教育提供个性化教学建议。 本设计运用决策树算法从多个角度分析某学校网上平台的学生行为数据，并根据学生的综合成绩将其分为三类：优秀（80分至100分）、良好（60分至79分）及差（0分至59分）。这些数据分析包括到课率、预习率、习题正确率和综合成绩，总共有千余条数据。通过已有的学生行为数据建立决策树模型，为该平台未来的使用者提供预测功能，并起到教学预警的作用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于决策树算法的学生学习行为预测分析.zip
    优质
    本项目采用决策树算法对学生的学习行为进行预测和分析，旨在通过挖掘影响学生学业成绩的关键因素，为教育提供个性化教学建议。 本设计运用决策树算法从多个角度分析某学校网上平台的学生行为数据，并根据学生的综合成绩将其分为三类：优秀（80分至100分）、良好（60分至79分）及差（0分至59分）。这些数据分析包括到课率、预习率、习题正确率和综合成绩，总共有千余条数据。通过已有的学生行为数据建立决策树模型，为该平台未来的使用者提供预测功能，并起到教学预警的作用。
     
  • 基于Python决策树算法的学生成绩行为分析.zip
    优质
    本项目利用Python编程语言和决策树算法，深入分析影响学生成绩的关键因素及学生行为模式，旨在为教育者提供个性化教学建议。 资源包含文件：设计报告word文档、源码及数据、项目截图（使用PyCharm Community Edition 2020.1.2 x64版本的Python 3.8.1）。本段落所训练的数据量为1852条，其中用于模型训练的部分有1296条。由于数据量相对较小，目前正确率仅为62.3%。随着教学活动的持续进行，在网络平台上将逐渐积累更多的学生学习数据。随著这些数据的增长，机器学习模型将会得到更好的优化和改进，预测精确度也将逐步提高。
     
  • 基于大数据决策树算法的学生学业成绩分析与预测模型仿真
    优质
    本研究构建了利用大数据决策树算法的学生成绩分析及预测模型，并通过仿真验证其有效性。旨在提供个性化学习建议，提升教育质量。 为了解决现有大学生成绩预测系统模型设计复杂、计算量大以及准确性差等问题，并提高其智能化程度以减少人为因素的影响，本段落提出了一种基于大数据决策树算法的学生成绩分析与预测模型。该模型将成绩预测问题转化为学习状态分类的问题，简化了模型的设计并提高了预测准确度；通过使用计算效率高的决策树算法来处理相关数据，实现了对未来学生学习成绩的有效预测，并增强了系统的智能性和客观性。 相比传统的成绩预测方法，本研究提出的模型具有以下优势：复杂度低、易于实现、智能化程度高以及具备更高的准确性与客观性。在实际应用中，该系统对于学生成绩的准确预测达到了94%，证明了其有效性。
     
  • 基于C4.5算法的决策树学习方法
    优质
    本研究探讨了C4.5算法在构建决策树中的应用，通过改进的数据划分标准和规则剪枝技术，优化了模型性能与可解释性。 使用C4.5算法进行决策树的学习。该程序包含完整代码以及训练和测试数据集。
     
  • 基于决策树的学生学业成绩分析.pdf
    优质
    本文通过构建决策树模型来深入分析影响学生学业成绩的关键因素，旨在为教育者提供有效的教学策略建议。 基于决策树的学生成绩分析方法能够有效地识别影响学生学业成绩的关键因素。通过构建和优化决策树模型，可以深入理解不同变量对学生学习成果的影响程度，并据此提出针对性的教学改进措施。这种方法在教育数据分析领域具有重要的应用价值，有助于提高教学质量和学生的学术表现。
     
  • 【手搓深度学习算法】利用决策树进行天气预测——线性数据分析部分
    优质
    本项目通过构建决策树模型来探索和预测天气模式，着重于对收集到的气象数据进行线性分析，以优化决策树的学习算法。 【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-线性数据篇
     
  • 基于Python、Vue和MySQL的决策树算法在学生成绩分析与预测中的应用系统
    优质
    本项目开发了一个集数据分析与预测功能于一体的应用系统，利用Python进行数据处理及构建决策树模型，借助Vue实现前端界面交互，并通过MySQL数据库存储管理学生学业成绩信息。旨在为教育工作者提供高效的成绩趋势解析工具，助力个性化教学策略的制定。 为了解决现有大学生成绩预测系统模型设计复杂、计算量大、准确性差以及智能化程度低等问题，并且减少人为因素的影响，本段落提出了一种基于大数据决策树算法的学生成绩分析与预测模型。该模型将成绩预测问题转化为学习状态分类的问题，从而简化了系统的结构并提高了预测准确度；同时通过使用更易于处理的数据量和计算成本较低的决策树算法来实现对未来成绩的有效预测，增强了系统智能性和客观性。 相比传统方法而言，这种新的预测模型具有更低的设计复杂度、更容易实施的特点，并且在智能化程度以及准确性方面也表现出了显著的优势。此外，该系统的功能包括用户登录、学生成绩预测、成绩合格情况的可视化分析、听课效果对成绩影响的可视化分析和用户管理等。 系统运行环境需要PyCharm或Visual Studio Code及MySQL 8以上的版本支持。
     
  • 基于MOOC数据的学习行为分析及预测
    优质
    本研究利用大规模开放在线课程（MOOC）中的学习者行为数据，通过数据分析技术探究学生的行为模式，并对学生的未来表现进行预测。旨在为教育机构提供个性化的教学策略建议，优化在线教育体验。 基于MOOC数据的学习行为分析与预测研究了如何利用大规模开放在线课程的数据来理解学生的行为模式，并对未来趋势进行预测。这种方法可以帮助教育者更好地了解学习者的需要和偏好，从而改进教学方法和资源设计。通过对大量用户在MOOC平台上互动、参与讨论以及完成作业等行为的深入挖掘，可以揭示出影响学习成效的关键因素，进而提出有效的策略以提高在线学习的效果与效率。
     
  • PART5 决策树：机器学习分类算法.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook介绍了决策树在机器学习中的应用，重点讲解了其作为分类算法的工作原理，并通过实例展示了如何使用Python进行模型构建和优化。 PART5 机器学习分类算法之决策树 本部分将介绍如何使用Python进行机器学习中的决策树算法实践。通过构建、训练及优化模型，读者可以掌握决策树的基本原理及其在实际问题解决中的应用技巧。 具体来说，我们将从数据预处理开始讲解，并逐步深入到特征选择、模型评估等关键步骤中去。此外还会讨论一些常见的挑战和解决方案，例如如何处理不平衡数据集或提高算法的泛化能力等问题。 希望读者能够通过本教程掌握决策树的核心概念和技术细节，在实际项目中灵活运用这些知识来解决分类问题。
     
  • 决策树Python预测_预测_决策树_
    优质
    简介：本教程详细介绍如何利用Python进行决策树模型的构建与预测分析，涵盖数据预处理、模型训练及评估等关键步骤。 运用Python中的决策树算法进行数据分析与预测。