面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析

刘博; 卢婷婷; 陈国磊; 赵璐

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面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析

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cqvip:由于数据集里类别分布不均,传统随机森林(Random Forest)分类器的性能受到一定程度制约,面对学业数据集中成绩较差人数占少数比例的非平衡性问题,为了在一定程度提高模型预测性能,提出SMOTEENN混合采样方式结合随机森林分类器的组合分类预测模型的方法(SER)对学生学业表现进行分类;同时基于10种非平衡性数据集采样方法,对比分析了包括随机森林在内的5种模型的性能.实验结果表明,使用SER方法对学生学业表现情况预测最优,分类器性能指标F1-Score和Recall的值分别为0.98和0.97,达到了预期目的.

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来源
《宜宾学院学报》 |2019年第12期|72-78|共7页
作者
刘博; 卢婷婷; 陈国磊; 赵璐;
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作者单位

中国民航大学空中交通管理学院天津300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP399.4;
关键词
学生学业问题; 非平衡数据集; 混合采样; 随机森林; 分类;

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