隨著大數(shù)據(jù)在教育中的作用日益凸顯,大量的數(shù)據(jù)被應(yīng)用到教學研究、教學評估和行為預測.學生的成績、行為記錄、與老師的互動記錄等教育數(shù)據(jù),都已經(jīng)開始發(fā)揮價值.為了解決課程的低通過率問題,將改進的K-近鄰算法應(yīng)用到學習預警中,首先利用網(wǎng)格搜索和交叉驗證相結(jié)合的方法對模型參數(shù)進行優(yōu)選,其次在構(gòu)建決策樹過程中,利用基尼增益確定特征的權(quán)重系數(shù)并且根據(jù)權(quán)重系數(shù)進行特征選擇,在計算距離時引入權(quán)重系數(shù),使每個特征收到權(quán)重系數(shù)的約束.實驗表明,在一個公開的數(shù)據(jù)集和一個真實的數(shù)據(jù)集上,改進后的K-近鄰算法顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的K-NN. 

【文章來源】：河北大學學報(自然科學版). 2020年02期 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

網(wǎng)格參數(shù)優(yōu)化過程

【參考文獻】：
期刊論文
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