發(fā)布時(shí)間：2020-12-12 21:18

　　隨著大數(shù)據(jù)在教育中的作用日益凸顯,大量的數(shù)據(jù)被應(yīng)用到教學(xué)研究、教學(xué)評(píng)估和行為預(yù)測(cè).學(xué)生的成績(jī)、行為記錄、與老師的互動(dòng)記錄等教育數(shù)據(jù),都已經(jīng)開(kāi)始發(fā)揮價(jià)值.為了解決課程的低通過(guò)率問(wèn)題,將改進(jìn)的K-近鄰算法應(yīng)用到學(xué)習(xí)預(yù)警中,首先利用網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證相結(jié)合的方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選,其次在構(gòu)建決策樹過(guò)程中,利用基尼增益確定特征的權(quán)重系數(shù)并且根據(jù)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行特征選擇,在計(jì)算距離時(shí)引入權(quán)重系數(shù),使每個(gè)特征收到權(quán)重系數(shù)的約束.實(shí)驗(yàn)表明,在一個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)集和一個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)集上,改進(jìn)后的K-近鄰算法顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的K-NN. 

【文章來(lái)源】：河北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020年02期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

網(wǎng)格參數(shù)優(yōu)化過(guò)程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2913290