典型文献
基于XGBoost算法的学业成绩预警模型研究
文献摘要：
基于XGBoost算法利用高校学生数据建立学业成绩预警模型.文章以UCI公开学生成绩数据集为研究对象,采用XGBoost分类回归模型对预测数据进行分析.通过G1阶段(第1期成绩)和G2阶段(第2期成绩)学生在mat课程成绩表现得到的预测结果,与真实G3阶段(第3期成绩)成绩对比,准确率达到85.8％,采用por课程成绩信息数据进行测试,准确率达到了83.2％,验证了算法模型的有效性.在实际应用中,使用XGBoost算法,对计算机学院本科生学生学业成绩进行预测,准确率达到了75.2％.
文献关键词：
数据挖掘;学业成绩预警;XGBoost算法;回归模型
中图分类号：
作者姓名：
崔佳杉;年梅;张俊
作者机构：
新疆师范大学计算机科学技术学院 乌鲁木齐 830054;中国科学院新疆理化技术研究所 乌鲁木齐 830011
文献出处：
引用格式：
[1]崔佳杉;年梅;张俊-.基于XGBoost算法的学业成绩预警模型研究)[J].计算机与数字工程,2022(08):1637-1640,1651
A类：
学业成绩预警
B类：
XGBoost,预警模型,法利,高校学生,立学,UCI,开学,学生成绩,集为,预测数据,G1,G2,mat,课程成绩,成绩表,G3,por,信息数据,算法模型,院本,本科生,学生学业成绩
AB值：
0.351898
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