本文關(guān)鍵詞：基于決策樹的教育信息挖掘模型（DT-EIDM）的設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西安電子科技大學(xué)》 2012年

決策樹技術(shù)在高校學(xué)生成績分析中的應(yīng)用研究

董歡  

【摘要】：由于高校的連年擴招，各個學(xué)校都積累了大量的學(xué)生基本數(shù)據(jù)信息和學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)信息，但是這些數(shù)據(jù)都還停留在備份、查詢、簡單的統(tǒng)計的階段，不能發(fā)揮其應(yīng)有的作用。這樣就導(dǎo)致大量的成績數(shù)據(jù)只是以各不相同的表格形式存儲于不同的計算機上，不利于對這些數(shù)據(jù)所隱含的信息進行充分的挖掘分析，不便于教學(xué)管理部門進行有效的教學(xué)評價，也不利于教師對其所帶學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進行全面的指導(dǎo)。 本文主要應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹技術(shù)對高校學(xué)生的成績進行分析，找出影響學(xué)生成績?nèi)〉谩皟?yōu)秀”和“差”的因素。在建立分類模型時，以信息增益率作為屬性選擇的度量標準，對學(xué)生成績是否為“優(yōu)”的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集應(yīng)用決策樹技術(shù)中的C4.5算法來進行模型的建立，從而生成分類規(guī)則，得出影響學(xué)生成績?yōu)椤皟?yōu)”的因素。C4.5算法中以信息增益率作為屬性選擇的度量標準時，在計算屬性的信息量時涉及到了對數(shù)運算，計算時間效率低下。對計算屬性的信息量公式進行改進，形成新的信息量計算方法。應(yīng)用改進后的C4.5算法對屬性進行信息增益率的計算，，并且對學(xué)生成績是否為“差”的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集進行模型的建立，生成分類規(guī)則，得出影響學(xué)生成績?yōu)椤安睢钡囊蛩兀瑸榻處熡嗅槍π缘奶岣呓虒W(xué)質(zhì)量提供了有力的數(shù)據(jù)支持。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

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