基于机器学习的学生挂科预测模型研究.pdf

本文主要探讨了如何利用机器学习技术建立一个有效的学生挂科预测模型。研究中，作者针对当前学生因学习理解不足导致课程挂科的问题，提出了一种基于C4.5决策树、Bagging算法和遗传算法的预测模型。 C4.5算法是构建决策树的基础，它通过信息增益率来选择最佳的属性分割，解决了ID3算法的偏好问题，能处理离散和连续数据，并在构建决策树后进行剪枝以减少过拟合。在本研究中，C4.5算法用于训练多个基分类器。 Bagging（Bootstrap Aggregating）算法是一种并行集成学习方法，通过从原始训练数据中随机抽取子集生成多个基模型，以此降低模型的方差并防止过拟合。所有基模型的预测结果被综合起来，以生成最终的预测输出。 接着，为了进一步提升模型的准确性，研究中采用了遗传算法优化Bagging-C4.5分类器。遗传算法模拟自然选择过程，通过适应度函数（在此案例中为预测准确率）选择优秀个体，执行选择、交叉和变异操作，以寻找最佳的基分类器组合。 在实例分析部分，研究者选取了四门必修课程的数据，将训练集、测试集和验证集按60%、20%、20%的比例划分。通过对训练集进行随机抽样和C4.5算法训练，生成一组基分类器。然后，遗传算法用于优化这些基分类器，找到最佳组合，最终通过投票机制构建出挂科预测模型。 实验结果显示，遗传算法优化后的Bagging-C4.5模型在预测准确率上优于单一的C4.5算法和未经优化的Bagging-C4.5算法，尤其在三门课程中，准确率显著提高4%-10%。 该研究提供了一种结合机器学习技术（C4.5、Bagging和遗传算法）来预测学生挂科情况的有效方法，有助于高校提前识别可能挂科的学生，从而采取干预措施，提高学生的学习成效。这一方法对于教育管理和个性化教学具有重要的参考价值。