基于随机森林的学生成绩评价研究  

Research on student performance evaluation based on random forest

作　　者：宋园[1] 朱丽琴[2] 程泽凯[2] 

机构地区：[1]马鞍山职业技术学院电子信息系,安徽马鞍山243031 [2]安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032

出　　处：《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》2017年第6期1-5,10,共6页Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(61402008);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2014ZD05);安徽省高校优秀青年人才支持计划(无编号);安徽省科技重大专项(16030901060)

摘　　要：学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的课程的重要性进行排序。实验表明,此模型的预测准确率达到83.82%,综合预测结果和课程重要性排序,能够指导学生进行针对性的补习。The evaluation of student performance provides scientific decision-making basis for educational institutions,which is helpful to the improvement of teaching quality.In this paper,the Gini index was used to sort the importance of factors affect student performance and the Random Forest was used to predict the student performance.Experiment results show that the prediction accuracy reaches 83.82%.Experimental results can guide students to targeted learning and instruct teachers to strengthen the corresponding teaching.

关 键 词：随机森林 成绩预测 重要性排序 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O211.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]