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教育预测模型基础理论
引言
教育预测模型是教育数据分析领域的一个重要组成部分，旨在通过历史数据和当前数据来预测学生的学习表现、辍学率、毕业率等关键指标。这些模型不仅帮助教育机构做出更加科学的决策，还能够为教师和学生提供个性化的学习建议和支持。随着人工智能技术的发展，教育预测模型变得越来越复杂和准确。本节将详细介绍教育预测模型的基础理论，包括模型的类型、应用场景、数据准备和模型评估等。
模型类型
1.回归模型
回归模型是一种用于预测连续变量（如学生成绩）的统计方法。在教育预测中，回归模型可以用来预测学生的期末成绩、GPA等。常见的回归模型包括线性回归、多
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