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决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究
摘要
随着高职教育的不断发展，学生成绩分析成为一个越来越重要的研究领域。决策树技术作为一种经典的分类方法，具有简单、易于理解等优点，已经被应用于各个领域中。本文将决策树技术应用到高职院校学生成绩分析中，通过样本数据的分析和特征选择，构建了一个基于决策树的学生成绩预测模型。实验结果表明，该模型在高精度率、高召回率和高F1值等指标上表现出色，对于高职院校的学生学习情况的预测与分析具有一定的实用价值。
关键词：高职院校，学生成绩，决策树，预测分析，数据挖掘
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofhighervocationaleducation,theanalysisofstudents'academicperformancehasbecomeanincreasinglyimportantresearchfield.Asaclassicclassificationmethod,decisiontreetechnologyhastheadvantagesofsimplicityandeasyunderstandingandhasbeenwidelyusedinvariousfields.Thisarticleappliesdecisiontreetechnologytoanalyzestudents'academicperformanceinhighervocationalcolleges.Byanalyzingsampledataandselectingfeatures,adecisiontree-basedstudentperformancepredictionmodelhasbeenconstructed.Theexperimentalresultsshowthatthemodelperformswellinhighprecisionrate,highrecallrateandhighF1value,andhaspracticalvalueforpredictingandanalyzingstudents'learningsituationinhighervocationalcolleges.
Keywords:Highervocationalcollege,students'academicperformance,decisiontree,predictiveanalysis,datamining
引言
随着社会经济的发展和职业教育的逐步普及，我国高职院校的规模不断扩大，学生群体呈现出多样化和差异化的特点。由于学生成绩是评价学生学习情况的重要指标之一，因此对于学生成绩的分析和预测具有一定的实际意义。传统的学生成绩分析方法主要依赖于经验判断和定性分析，具有主观性和不可靠性等缺点。基于数据挖掘的学生成绩分析方法具有客观、准确、可靠等优点，已经成为学生成绩分析的重要手段之一。
决策树技术是数据挖掘领域中应用最为广泛的一种算法，主要用于分类、预测和特征选择等任务。决策树以简单、可解释和易于应用等优势，受到了广泛的关注和应用。本文将决策树技术应用于高职院校学生成绩分析中，构建了一个基于决策树的学生成绩预测模型，并通过实验证明了该模型的准确性和可行性。
研究方法
数据集
本文使用了某高职院校2019年的学生成绩数据集，共有1200个样本数据，每个样本包含6个特征，具体特征如下：
1.性别（男、女）
2.年龄（整数）
3.学历（中专、高中、大专）
4.地区（本地、外地）
5.学科（计算机科学、机械制造、电子信息、工商管理）
6.成绩（浮点数）
数据处理
由于决策树算法仅支持处理数值型数据和类别型数据，因此对于年龄和成绩等连续型数据进行了离散化处理。对于学历、地区和学科等类别型数据进行了one-hot编码处理，将每个特征扩展为多个特征。通过这些处理，将样本数据转化为了数值型数据和类别型数据两种数据类型。
数据划分
为了评估决策树模型的效果，本文采用了交叉验证的方法将数据集分为训练集和测试集。本文采用5折交叉验证的方式，将数据集随机分成5份，其中4份用于训练模型，剩余1份用于测试。重复进行5次交叉验证，最终将每一轮验证的结果求平均值作为决策树模型的最终评估指标。
特征选择
在构建决策树模型之前，需要对特征进行选择。本文采用信息增益作为特征选择的指标，计算了每个特征对于预测学生成绩的贡献度。最后选择了对于预测学生成绩影响最大的三个特征：学历、学科和成绩。
构建模型
本文采用了C4.5算法构建了决策树模型。C4.5算法是一种经典的决策树算法，主要采用了信息增益比作为剪枝的标准，能够有效地避免过拟合现象，适用于复杂的多分类问题。
结果分析
本文采用了多种评价指标来评