文件名称：使用机器学习做出认知决策的学生成绩评估专家系统-研究论文
文件大小：615KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 18:43:28
Support Vector Machine
学生成绩评估一直是一项复杂的任务，在大学层面受到很多偏见的影响。 这项工作侧重于使用各种机器学习技术评估学生的表现。 在本文中，最初对数据集进行预处理以去除冗余和噪声。 然后应用 K 近邻、支持向量机、决策树和朴素贝叶斯算法对专家系统进行建模，以评估学生的表现。 考虑 GLA 大学的学生数据，其中包含 500 条记录。 四个重要功能，如出勤、测验、作业和术语标记用于培训和测试。 上面提到的机器学习技术是在准确率方面进行比较的。 这些算法将数据分为优秀、良好和改进三类。