典型文献
基于Python数据分析的学业预警研究
文献摘要：
为了协助教师改善教学效果,提高教学质量,选取计算机应用基础课程的在线学习成绩为基础数据,经过数据获取、数据预处理、模型构建并进行数据预测等步骤,运用Logistic回归、K最近邻分类算法、分类决策树、朴素贝叶斯、梯度提升分类树、随机森林分类6种经典的机器学习算法分别构建模型,对学生期末成绩进行预测.通过对比真实结果,最后验证LogisticRegression模型最优.运用该模型可对此类课程的学生学业成绩进行预警,进而指导教学的提前重点关注和干预.
文献关键词：
在线学习成绩;数据分析;机器学习算法;成绩预测;学业预警
中图分类号：
作者姓名：
商惠华;戴汇川
作者机构：
韩山师范学院计算机与信息工程学院,广东潮州521041;广东科技学院管理学院,广东东莞523083
文献出处：
引用格式：
[1]商惠华;戴汇川-.基于Python数据分析的学业预警研究)[J].电脑知识与技术,2022(14):22-24
A类：
LogisticRegression
B类：
Python,学业预警,预警研究,助教,改善教学,提高教学质量,计算机应用基础课程,在线学习成绩,数据获取,数据预处理,数据预测,最近邻分类算法,分类决策树,朴素贝叶斯,梯度提升,分类树,随机森林分类,机器学习算法,构建模型,期末,学生学业成绩,指导教学,成绩预测
AB值：
0.3464
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