决策树算法在学生成绩预测分析中的应用

在教学管理工作中,学生成绩是评估教学质量的重要依据,多种因素可能对学生成绩造成影响。利用数据挖掘工具,对学生的学习成绩进行预测分析,利用预测分析结果,及时指正学生出现的不良学习行为,检查老师的教学效果。应用决策树C4.5算法建立学生成绩预测分析模型及分类规则,找出影响学生成绩的因素,有效的辅助教学管理工作。     

决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究

高职院校的学生的成绩是一项重要的数据,它不仅是对学生学习情况的评价,也是对教师教学质量的检查。本文研究了使用决策树算法对学生的成绩进行挖掘分析,分析学生的毕业设计成绩与基础类课程、专业类课程以及专项实践类课程之间隐藏的内在联系,指导教师在今后的教学中加强学生实践操作能力的训练,进而提高教学质量。     

决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究

该文通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对高职院校学生成绩进行分析,建立基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,为提高教学质量提供参考依据。     

基于决策树算法的学生成绩的预测分析

针对学生成绩问题,用决策树算法建立分类规则和分析预测模型,描述如何根据分析预测结果发现影响学生成绩的因素,进而有益于教师改进教学方法,提高学生的学习效果.通过实例验证,建立决策树,得出分类规则,结果表明该算法能够对学生数据进行正确分类,得到有价值的结论.     

决策树算法在高校成绩分析中的应用研究

数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段。在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就数据挖掘应用在高校考试成绩分析的几个方面进行了探讨。     

悲观剪枝算法在学生成绩决策树中的应用

利用数据挖掘技术中的决策树ID3算法分析影响学生成绩的因素并生成决策树,可以从中挖掘出隐含的、未知的、影响学生成绩的潜在因素,然而,生成的决策树通常庞大而且复杂,有必要对它进行剪枝,在有效简化决策树的基础上,保证挖掘质量,得出影响学生成绩的重要因素。     

数据挖掘在成绩分析中的应用研究

将数据挖掘中的决策树算法和关联规则算法应用于成绩分析中,对两种算法得出的挖掘结果进行对比分析,得出两种算法各自的优势与不足,发现两种算法可以互补,将两种算法相结合应用于成绩分析中,可以得出比使用单一算法更全面的分析结果。     

决策树C4.5算法在学生成绩管理系统中的分析及其应用

本文详细论述了C4.5算法的原理及计算过程,并运用C4.5算法对某高校2011级电子信息工程专业的学生成绩数据进行分析。首先确定数据挖掘对象,进行样本采集,选择影响成绩的重要属性;然后运用C4.5算法对成绩数据进行分析挖掘从而生成决策树,为今后的教学工作提供指导,以此提高学生的成绩。     

基于决策树分类算法在大学生成绩分析中的应用

针对大学生计算机二级成绩影响因素的问题,运用决策树方法C4.5算法对湖北工程学院新技术学院2012级学生计算机二级成绩进行分析挖掘并生成决策树模型。通过模型分析找出分类规则总结出成绩影响因子,为今后计算机等级考试的教学工作提供指导性意见并提高考试的通过率,达到提高教学质量和促进教育教学改革的目的。     

C4.5算法在成绩分析中的应用

对如何将数据挖掘技术应用于成绩分析的问题进行了研究。通过调查淮北职业技术学院08级学生学习《数据结构》的学习情况,与现有的成绩分析方法完全不同的角度,通过采用数据挖掘中的C4.5算法,建立了学生成绩分析决策树模型,并提取了分类规则,可以对今后的教学工作发挥积极的指导作用,实验结果及分析表明了该方法的有效性。     

决策树算法的研究及优化

决策树算法是数据挖掘中的一个比较活跃的研究领域,是对分类问题进行深入分析的一种方法,但构造最优决策树是一个NP困难问题。文中首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优化法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比。通过实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高。     

决策树算法的研究与应用

主要研究了数据挖掘中决策树算法的基本思想和算法。针对目前钻井过程故障诊断的需求,结合决策树算法的特点,提出了一种基于决策树的钻井过程故障诊断专家系统模型。分析了钻井系统事故状态下的相关特征参数,并对基于决策树的钻井过程状态和知识获取进行了详细的论述。通过实例运用ID3算法实现了决策树的建立,为钻井过程故障诊断奠定了坚实的基础。最后提出了对算法的改进,综合对实际数据的处理结果表明,基于数据挖掘的决策树算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现故障诊断。     

判定树在学生成绩分析的应用

数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。其中,判定树以其出色的数据分析效率、直观易懂的结果展示等特点,倍受广大用户的关注。本文将讨论数据挖掘中的判定树在学生成绩分析的应用。     

分布式环境下的决策树挖掘研究

针对分布式环境中数据自治、异构和私有的特点,提出将现有数据挖掘算法分解为分布式统计信息获取和模型生成两部分.以决策树为研究对象,分析了分布式信息需求并设计了分布式挖掘算法步骤.通过性能分析,文中算法在数据自治和通信费用上比集中式算法有优势.     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法，重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法，并对其主要成就进行评述．提出今后开展研究的建议：     

决策树算法研究综述

简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法,重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法,并对其主要成就进行评述,提出今后开展研究的建议。     

决策树C4.5算法在数据挖掘中的分析及其应用

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。分类器是数据挖掘的一种基本方法。本文对分类器的基本概念、C4.5算法、决策树的构建和剪枝进行了介绍,然后将C4.5算法应用于篮球比赛的技术统计分析中,通过对这些数据分析从而得到一些较实用的预测胜负规则。     

决策树在化工企业生产平稳度分析中的应用

近些年来,国内大多数化工企业已经采用了DCS（集散控制系统）进行生产过程的实时监测与控制,并且积累了大量的生产数据,但是这些数据除了用于MIS（管理信息系统）以外,大多没有进行较深层次的利用。本文论述了利用决策树算法对生产数据进行挖掘,寻找生产装置中位号点之间的潜在关系以优化控制过程的方法。     

决策树分类算法的研究及其在教学评估中的应用

分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,决策树方法是一种常用的方法,介绍了决策树建立的基本原理,提出一种基于概率统计知识来建立决策树的方法,实验证明该方法是可行的。     

基于决策树的数据挖掘在电信CRM中的应用研究

针对电信CRM中“数据丰富但知识贫乏”的现象,利用数据挖掘技术和SL IQ决策树构造算法建立一棵决策树模型,在CRM中根据客户的年龄、所属城市和性别对客户分类,对预测客户类型,防止用户流失,争取新用户具有重要意义。