大数据分析中的成绩预测模型构建
赵予绮,韩笑旭
【摘要】传统成绩管理系统挖掘不了数据潜在模式,满足不了教学、学业干预需求,基于此,本文构建了大数据学生成绩预测模型,处理学生多源数据,提取特征、训练建模,能精准预测学业、技能成绩。 模型对比并集成多种算法,经数据清洗、特征工程、模型评估,提升预测精度与适应性。 在实际应用中,系统能动态监测学生学习状态、预警提示,使学校教学管理更科学、高效。 持续优化模型,可大大提高预测精度与系统响应效率。
【关键字】大数据分析;学生成绩预测;特征工程;机器学习;教育数据挖掘
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