教育数据挖掘：学生学业成绩预测模型构建.docx

教育数据挖掘：学生学业成绩预测模型构建

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1当前教育评估的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2数据挖掘技术在教育领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2研究目标与问题阐述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1明确研究的主要目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2确定研究需要解决的关键问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1数据挖掘概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.1数据挖掘的定义及重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.2数据挖掘的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2机器学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2.1监督学习与非监督学习的区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2.2常用的机器学习算法及其适用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3预测模型的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1.1公开数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1.2自建数据集的创建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2数据处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.2数据转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3数据质量评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.3.1缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3.2异常值检测与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

模型选择与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.1模型选取标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.1模型复杂度与泛化能力的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.1.2性能指标的选择与计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.1交叉验证的应用与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.2.2超参数调优的方法与技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.3模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.3.1评估指标的设定与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.3.2模型优化的策略与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

5.1模型效果评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．