高斯朴素贝叶斯算法在大学生成绩预测中的应用研究

摘要：

针对学生成绩预测过程中预测方法过于复杂、涉及数据集过于庞大的问题,本文提出了基于高斯朴素贝叶斯算法的学生成绩预测.本文采集选修《大学生计算机基础》共计465名本科生的三次平时测验成绩作为样本集,并划分为训练集和测试集,采用交叉验证的策略避免过拟合问题.结果表明,基于高斯朴素贝叶斯算法的预测模型在测试集上预测的精度达到92％,朴素贝叶斯方法可以直接基于平时测验成绩预测学生的最终考试成绩.另外,实验发现,样本集的数据分布越是接近于正态分布,预测精度越高,再剔除60分以下测验成绩之后,预测精度达到96％.

关键词：朴素贝叶斯算法;成绩预测;大学生;成绩

所属期刊栏目：17

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中国劳动关系学院青年学术创新项目项目编号20ZYJS018

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-26