数据挖掘在高校贫困生评价中的应用

• 作者: 杨知玲
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 贫困生评价 评价体系 WEKA 决策树
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161043

摘要

运用开源系统WEKA,选取C4.5算法构建贫困生决策树模型,利用30％的数据来测试模型分类效果,实验结果显示,模型预测的准确率和精确度都较高,模型分类效果较好.从模型构建中发现了影响贫困生分类的重要标准和评价规则,从而为完善贫困生评价体系并改进评价工作提供有效建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨知玲	华南农业大学珠江学院信息工程系	14	19	3.0	4.0