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基于XGBoost算法的学业成绩预警模型研究

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  • 万方数据
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％.
Research on Early Warning Model of Academic Performance Based on XGBoost Algorithm

崔佳杉、年梅、张俊

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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

数据挖掘 学业成绩预警 XGBoost算法 回归模型

XJEDU2017S032XJNUSYS102017B04

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.08.002

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(8)
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