机器学习在数学成绩预测中的应用研究

• 作者: 杜佳恒 邱飞岳
• 来源期刊: 教育教学论坛
• 学科: 教育
• 关键词: 机器学习 成绩预测 支持向量机 朴素贝叶斯网络 决策树 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 专题研讨
• 页码范围: 101-102
• 页数: 2页
• 分类号: G642.0
• 字数: 1173字
• 语种: 中文

摘要

学生的成绩是教师优化教学过程、调整教学决策的重要标准,文章运用了多种机器学习算法对学生的数学成绩进行建模,通过比较模型的准确率、精确率、召回率、F1-Score,最终确定了人工神经网络是最优的模型.通过对数据特征重要性评估,得出了影响学生成绩的主要因素是母亲的工作、父亲的工作、出勤量、挂科数、健康状况、出去玩的频率及周饮酒量的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱飞岳		94	573	11.0	20.0
2	杜佳恒		1	0	0.0	0.0