决策树在成绩分析中的应用
决策树C4.5算法在成绩分析中的应用
进行分析 ， 找出影响成绩的主要因素和规则 ， 为学生制定复习规划并预测成绩提供了理论依据．
１ Ｃ ４ ． ５算 法
Ｃ ４ ． ５ 算法 以信息增益率作为衡量标准 ， 计算每个属性的信息增益率 ， 选具有最高信息增益率 的属性作 为给定集合 ． ｓ 的测试属性． 创建一个结点 ， 对该属性的每一个值创建分枝并据此划分样本 ． 信息增益率是用信息增益和分裂信息来共同定义的 ， 即
决策树 Ｃ Ａ． ５算 法在 成 绩 分 析 中 的应 用
王黎黎 ， 刘 学军
（ 南京航 空航 天大 学 计 算机科 学与技 术学 院 ， 江 苏 南京 ２ １ ０ ０ １ ６ ）
摘 要： 对学生的成 绩进行分析并找 出影响成绩 的主要 因素 和规 则， 有利 于科 学指导 学生的 学习． 介 绍 了一种 以决 策树
关键词 ： 成绩分析 ； 决策树 ； Ｃ Ａ． ５算法； 影响 因素
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ４— ３ ３ ０ Ｘ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４— ０ ０ ６ ９— ０ ５
学 生成绩 的数 据量很 庞 大 ， 从 这 些 海 量 的 数据 中可 以提 炼 出其 中 的关 系 和 规则 并 预 测 未来 的发 展 趋 势． 快速 且准 确地对 学生 成绩 进行分 析 ， 探讨 影 响 学 生成 绩 的主 要 因素 ， 可 以 指导 学 生 制 定 正确 的规 划 、 提
・
７ Ｏ・
河南工程 学院学报 （自然科学版 ）
２ ０ １ ４． 雏
Ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ （ Ｓ ）＝ 一∑Ｐ ｌ ｏ ｇ ２ （ ｐ ） ，
ｉ ＝１
（ ３ ）
学生成绩预测模型的对比分析
学生成绩预测模型的对比分析随着人工智能和大数据技术的不断发展，学生成绩预测模型成为了教育领域中备受关注的研究课题。
学生成绩预测模型可以利用学生的历史学习数据和其他相关信息，帮助学校和教师预测学生成绩，及时发现学生的学习问题，并针对性地开展教学和干预措施，以提高学生的学习成绩和教学质量。
目前，学生成绩预测模型有很多种，包括传统的线性回归模型、决策树模型、神经网络模型以及最新的深度学习模型等。
本文将对几种常见的学生成绩预测模型进行对比分析，探讨它们的优缺点和适用场景，为学生成绩预测模型的选择提供参考。
1. 线性回归模型线性回归模型是一种常见的预测模型，通过线性关系来描述自变量和因变量之间的关系。
在学生成绩预测中，可以将学生的历史考试成绩、学习时间、家庭背景等因素作为自变量，将最终考试成绩作为因变量，建立线性回归模型进行预测。
线性回归模型的优点是简单、易于理解和实现，计算速度快，适用于大规模数据集。
线性回归模型也有很多局限性，例如对非线性关系的拟合能力差，容易受到异常值和多重共线性的影响。
2. 决策树模型决策树模型是一种基于树结构的预测模型，通过一系列的判断节点和分裂条件来对数据进行分类和预测。
在学生成绩预测中，可以利用决策树模型来识别影响学生成绩的关键因素，并预测学生的最终成绩。
决策树模型的优点是易于解释和理解，对异常值和缺失值具有较好的容忍性，能够处理非线性关系和交互作用。
决策树模型也容易过拟合和无法处理连续性变量。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经元网络结构的预测模型，通过多层神经元之间的连接和权重来对数据进行学习和预测。
在学生成绩预测中，可以利用深度神经网络模型来提取学生的特征和模式，进行高维非线性映射，实现精准的成绩预测。
神经网络模型的优点是能够处理高维复杂数据，对非线性关系的拟合能力强，但也有训练时间长、需要大量数据和调参难等缺点。
4. 深度学习模型不同的学生成绩预测模型各有优缺点，并且适用于不同的应用场景。
决策树算法在高校成绩分析中的应用
了数据 库技 术 、 人工 智 能 、 器学 习 、 机 统计 学 、 知识 工 在 成绩 分类 模块 中决策 树 的每个 结 点代 表 一个 成 绩
程 、 向对 象 方 法 等最 新 技 术 的研 究 成 果 。通 过 该 属 性 ， 面 每个 分 支 代 表 该 成 绩 属 性 取 值 的判 断 条 件 。
决 策树 归 纳 的基 本 算 法 是 贪 心 算 法 ， 以 自顶 它
向下递 归 的方法 构造 决策 树 。该 算法 的基 本 策 略 如
下：
树 的根 结点 代表 训练 样本 的单 个 节点 开始 ；
ｅｙ Ｇｅ （ 。一 ｉ 如果 样本 在 同一 个 类 型 中 ， 这 个 节 点 成 为树 ＤＭＱｕ ｒ ； ｎ ａ） 组 概 念 层 次 树 或 对 ａ 属 性 进 则 ａ ｇ ｎ ｔｒｓ （ｉ对 ｉ 叶节 点 ， 用 该类标 记 。否 则 ， 并 算法 使用 称 为 信 息增 行 泛化 操 作 ；＿ ｅ ＿ ｈ ｅｈ ａ） 应 每个 属性 ａ 的属 益 的熵度 量作 为 启 发 信 息 ， 择 能 最 好 的将 样 本 分 性 泛化 阈值 ； 组 属性 ａ ｌ ｔ 选 一 ＿ｉ 。 ｓ
２ 决策树 算 法在成 绩分析 中的应 用 利用 决策 树方 法对 学 生成绩 属 性 的特 征进 行 分
便 进行 属性 的消减 ｉ Ｇｅ （ ｉ不存 在 ） ｒ ａ 更 高 层 次 概 念 是 由 ｆ ｎ ａ） （ ｏ（ｉ
类 。采用 自顶 向下 的 递 归方 式 ， 决 策 树 内部 结 点 其 他属 性表 示 ） 在 进行 属性 值 的 比较 ， 根 据 不 同的 属 性 值 判 断 从 给 并
技 术 ， 信息 系 统 的功 能得 到最 大程 度 的利 用 ， 使 使 亦
决策树数据挖掘算法在学生评价分析中的应用
Ｊｕ ｎ ｌ ｆＨｅ ａ ｄｃ ｌＣ ｌ ｇ ｏ ｔｆ ｎ ｏｋ ｒ ｏ ｒａ ｎ ｎ Ｍｅ ｉａ ｏｌ ｅｆｒＳａｆａ ｄ Ｗ ｒｅｓ ｏ ｅ ・６ ４３ 价 分 析 中的应 用
齐云飞 ， 李勇强
表、 事实 表和评 价 事 实模 型 。系统 为 评 价信 息 表 建
立 了两 个 维 度 ：ｅｒ ｔ ｍ 构 成 的 时 间 维 度 和 ｃｍ ｙ ａ、ｅ ｒ ｏ．
ｍ ｅ ａｔ ｎｔ ｏｒ、 ｏｍ ｍ ｅｎｔ ｔ ｃ ａ ｏｒ
—
ｔ ｅ 性构 成 的评 价人 维度 。 ｙ 属 ｐ
系统需要 建立 ｄｍ— ｔ、 ｉ ｃｍ ｍｅｔｔ 两个 维 度 ｉ ａ ｄ ｅ ｍ— ｏ ｍ ｎａｏ ｒ 表 和事 实表 Ｆ ｅａ ａｉ ， —ｖ ｌ ｔ ｎ 维度 表 与系统 表关 系如 图 ｕ ｏ
具 有较 大差异 。下 面选 择决策 树算法 来实 现对学 生 评 价 的分类分 析 ， 使用 决 策 树 算法 主 要 基 于 以下 考 虑 ： 为 学 生 设 计 的 评 价 项 多 数 使 用 的 是 ‘ ’ ① 高 、
技术 作为 专用 于信息查 询和 分析 的新兴 技术 在商业
智 能领域 取得 了极 大 的成功 。学生 评价 作为 教学评
解 的特 点 。 ２ 使 用决策树 算 法实现 学生评 价分 析
学 管理 。因此 ， 立 科 学 的高 校 学 生评 价 系 统是 加 建
强 高 等 学 校 教 学 管 理 和 提 高 教 学 质 量 的 重 要 举措 。
１ 数 据挖 掘与 决策树 算法 １ １ 数据挖 掘 的定 义 数 据 挖 掘 是经 由 自动或 半 ． 自动 的方式 来探究 及 分 析 大量 的信 息 ， 以发 现有 意 义 的规 律 。Ｈ ｎ和 Ｋ ｍｂｒ 认 为 数 据挖 掘是 从 数 ａ ａ ｅ则 据库 、 数据 仓库或 其 他 的数 据 存 储 的大 量 数 据 中提 取有用 的 信 息 与 模 式 。Ｆ ｙａ ａｙｄ等人 将 数 据 挖 掘 定义 为从数 据 中找 出有 效地 、 新颖 的 、 藏有用 的 以 潜 及最 终能被 理解 的模式 的高 级过程 。 数据挖 掘 的功 能 可 以分 为六 类 ： 类 、 分 回归 、 预
决策树算法在计算机基础课程成绩分析体系中的应用研究
无法 充分发挥成 绩分 析对教 学的作用 。
针对 以上 不足 ，潍坊 医学院 在计 算机文化 基础精 品课程 建设过程 中 ，将 决策 树技术 应用 到成绩分 析 中，找 出影响 学 生成 绩 的潜在 因素并进 行分析 ，从而 为提 高该课 程的教 学效
７ ０
郝 霞 决树 法 计机 础 程 绩析 系 的 用 究 荣 ：策 算在 算 基课 成 分体 中应 研
■ 教学园地
决策树算法在计算机基础课程成绩分析 体 系 中的应 用研究
郝荣霞 潍坊医学院计算机教研室 山东潍坊 ２ １５ ６０３
摘 要 研 究决策树 算法 Ｉ３ Ｄ 在计 算机基础 课成绩 分析体 系 中的应用 ，利用 决策树 算法挖掘 影响 计算机 文化基础课
Ｒｓ ａ ｃ ｎ Ｄ ｃｓｏ ｒｅ Ａｇ ｒｔ ｍ Ａ ｐ ｄ ｎ Ｇａ ｅ Ａ ａｙ ｉ Ｓ ｓｅ ｆＣ ｍ ｕ ｅ ａ ｉ Ｃ ｕ ｓ／Ｈ ｏ Ｒ ｎ ｘａ ｅ ｅ ｒｈ ｏ ｅ ｉｉｎ Ｔｅ ｌｏ ｉｈ ｐ Ｉ ｉ ｒｄ ｎ ｌｓｓ ｙｔ ｍ ｏ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｂ ｓｃ ｏ ｒｅ／ ａ ｏ ｇ ｉ ｌ ｅ
ｒ ｌ ｔｉ ｓ ｐ ａ ｅ ａ Ｏｎ ｈｉ ｓ ｍｏｎ ｔ ｄ ａ． Ａ ｉ ａｎａ ｙ Ｓ ｇ ｈｅ ａｔ ｎｄ ｔ ｌ ｚｅ ｍｉ ｎｇ ｎｉ ｒｅ ｕｉ Ｓ ｎ ｅｘ ｒａ ｕｓ ｆ ｉ ｆ ｍａ ｏ Ｓ ｓ ｔ ａ ｄ ｔ ｃｔ ｅ ｕｌ ｎ ｏｒ ｔｉ ｎ。 Ｏ ａｓ ｏ ｒｏ ｉ ｅ ｔ ｐ ｖ ｄ ｓｃ ｅ ｔｉ ｉ ｅ ｄ ｎｃ ｗ ｃ ｃ ｉ ｐｒ ｅ ｅ ｈｉ ｇ ｉ ｎ ｆ ｃ ｖｉ ｅ ｅ ｈｉ ｈ ａｎ ｍ ｏｖ ｔ ａｅ ｎ ｅｆ ｅ ｊ ｅｎ ｓ ｆ ｈ ｃ ｒｓ ． ｆ ｃｔ ｖ ｅｓ ｏ ｔ ｅ ｏｕ ｅ Ｋ ｗ ｄｓ ｅｙ ｏｒ ｄｅ ｓｉ ｎ ｒ ｅ ｃｉ ｏ ｔ ｅ ａｌ ｏ ｔ ｍ： ｃｏ ｕｔ ｒ ａｓ ｃ： ｇ ａｄｅ ｇ ｒｉ ｈ ｍｐ ｅ ｂ ｉ ｒ ａｎ ｙｓ Ｓ： ｄ ｔａ ａｌ ｉ ａ ｍｉ ｎ ｎｉ ｇ Ａ ｔ ｏｒ Ｓ ａ ｄｒ ｓ Ｄ ｖ ｓ ｏ ｏ ｏ ｕ ｅ ｃｉ ｎ ｅ， Ｗ ｉ ａ ｇ Ｍ ｄｉ ａ Ｃ ｌ ｅ ｅ Ｗ ｉ ａ ｇ， Ｓ ａ ｄ ｎｇ Ｃ ｎ ６ ０ ３ ｕ ｈ ’ ｄ ｅ ｓ ｉ ｉ ｉ ｎ ｆ Ｃ ｍｐ ｔ ｒ Ｓ ｅ ｃ ｅｆ ｎ ｅ ｃ ｌ ｏｌ ｇ， ｅｆ ｎ ｈ ｎ ｏ ， ｈｉ ａ ２ １ ５
决策树在高校计算机等级考试成绩分析的应用
蓖 面 雨 Ｅ Ｑ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ ＠ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｏ Ｉ Ｎ
信 息 技 术
决策树在高校 计算机等级考试成绩分 析 的应 用①
黄振 功
（ １ ． 广西 大学计 算机与 电子信 息学院 广西南 宁 ５ ３ ０ ０ ０ ４ ；２ ． 广 西民族 师范 学院 广西 崇左 ５ ３ ２ ２ ０ ０ ）
它 是 数 据库 技 术 、 统计学 、 机器学习、 理 中 积 累 了海量 的ＣＣ Ｔ相关 数 据 。 然而 ， 这 程…。 样 海 量 的 数据 只 是 单 纯 的存 储在 系 统 中 ，
从 根 结 点 到 叶 结 点 的 一 条路 径 就 对 应 着 一
信息检索技术 、 数 据 可视 化 和 模 式 识 别 与 条 规 则 ， 整 棵 决 策 树 就 对 应 着 一 组 分 类 规 构。 树 的 形 状 可 以有 很 多类 型 ： 可能 很 稀 疏
问卷 调 查 表 让 学 生 认 真 填 写 ， 然后提交。 以
此形 式 收 集 学 生 的 重 要 信 息 ， 这 些 重 要 信
哥
息 包括 ： 电脑 基 础 、 兴趣 爱好 、 预 习复 习 、 理
却 很 难 发 现如 此大 量 数 据 背 后 所隐 藏 的对 人 工 智 能 等 有 机 结 合 。 数 据 挖 掘的 核 心 技 则 的 集 合 。 它 类 似 二 叉 树 或 多 叉树 的 树 结 神 经元 网络 、 教学潜 在有用的知识 。 本 文 使 用 数 据 挖 掘 术算 法 主 要 有统 计分 析 方 法 、 技 术 中的 决策 树 算 法 对 我 校２ ０ １ ０ 级 学 生 参 决 策 树 方 法 、 聚类算法 、 遗 传算法等 。 数 据 或 者 很 茂 盛 ， 树 的 深 度 也 可 以 比较 大或 比 加 全 国高 校计 算机 等级 考 试 数 据进 行 了分 挖 掘 技 术 广 泛 应 用 于教 育 教 学 、 物 流 零 售 较 小 。
规则引擎 评分表和决策树的应用案例
规则引擎评分表和决策树的应用案例摘要：一、规则引擎的应用案例1.1 金融行业1.2 医疗行业1.3 电商行业二、评分表的应用案例2.1 信用评分2.2 学生成绩评估2.3 招聘面试评估三、决策树的应用案例3.1 市场营销3.2 风险评估3.3 智能推荐正文：在当今这个大数据时代，各种应用案例中都在广泛使用规则引擎、评分表和决策树这三种技术。
它们可以帮助企业或组织更有效地处理数据，从而做出更明智的决策。
首先，规则引擎在金融行业有广泛应用。
通过对大量金融数据的分析，规则引擎可以自动检测出可能存在的欺诈行为，从而降低风险。
此外，规则引擎还可以用于金融产品的推荐，根据用户的资产状况、投资偏好等因素，为用户推荐最合适的金融产品。
其次，在医疗行业，评分表被广泛应用于病人病情的评估和预测。
通过收集病人的各种生理指标，如血压、血糖等，评分表可以自动计算出病人的健康评分，从而帮助医生更准确地评估病人的病情。
此外，评分表还可以用于预测病人的病情发展趋势，为医生制定治疗方案提供参考。
在电商行业，规则引擎和评分表也有广泛应用。
规则引擎可以用于自动检测虚假评论，从而维护电商平台的公平竞争环境。
而评分表则可以用于对商品进行评价，为用户提供购买建议。
在信用评分领域，评分表发挥着重要作用。
通过对用户的信用历史、还款能力等数据进行分析，评分表可以自动计算出用户的信用评分，从而帮助金融机构决定是否批准用户的贷款申请。
在学生成绩评估领域，评分表也有广泛应用。
通过对学生各科成绩进行分析，评分表可以自动计算出学生的综合成绩，从而帮助学校对学生进行公平、公正的评价。
在招聘面试评估领域，评分表同样发挥着重要作用。
通过对面试者的各项能力进行评分，评分表可以帮助企业更准确地评估面试者的综合能力，从而选拔出最合适的人才。
在市场营销领域，决策树被广泛应用于广告投放和产品推荐。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，决策树可以为用户提供个性化的广告和产品推荐，从而提高转化率。
基于决策树技术在高校成绩分析中的应用研究
通用 性等优 点 。笔者选 择 将决 策树 技术应 用 到学 生成绩 分析 研究 中［，通 过处 理学 生成 绩数 据库 中的大量 ４ 】 基本 数据 ，比如抽 取 、转 换 、分析 和其 他模 型化处 理 ，从 中找到影 响学 生学 习成绩 的 因素 以及这 些因 素反
映 的相关 问题 ，预测 学生 成绩 发展 趋势 ，有利 于教 师调 整教学 环节 ，为 学生 管理工 作提 供更 多有用 信息 ，
２ 确 定 挖 掘 对 象 及 目标
期 第 ２ 卷 第 １ ８
Ｖ＿ ． ８ ０ ２ Ｎ Ｏ。Ｉ １
新 乡学院 学报 ： 自然科 学版
Ｊ ｒ ｌ ｉ ｉｎｇ Ｕｎｉ ｒｉｙ： ａｕｒ ｌＳｃｅ ｃ ｔｏｎ ｏｕ ｎａ Ｘ ｎｘ ａ ｏｆ ｖｅ ｓｔ Ｎ ｔ ａ ｉｎ ｅ Ｅｄｉｉ
２ １年 ２月 Ｏ１
Ｆｅ ２Ｏ１ ｂ． １
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｄｅ ｉｉ Байду номын сангаас Ｔｒ ｅＴｅ ｈ ｉ ｅｉ ｈｅＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｓ ｄ ｏ ｃｓｏ ｅ ｃ ｎ ｑｕ ｔ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｎ
ｏ ｆＵｎｉ ｅ ｓｔ ｃ ｉ ｖ ｍ ｅ ｔＡｎ ｌ ｓｓ ｖ ｒ ｉｙ ａ ｈ ｅ ｅ ｎ ａ ｙ ｉ
ｒｓ ａ ｃ ｅ ｅ ｒ ｈ ｍｏ ｅ ｆ ｓｕ ｅ ｔ ａ ｈ ｅ ｅ ｎ ａ ｅ ｎ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｅ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ．Ｓ ｈ ｏ ｅ ｔ ｌ ｆ ｃ ｏ ｓ ａ ｆ ｃ ｉ ｇ ｄ ｌ ｏ ｔ ｄ ｎ ｃ ｉ ｖ ｍｅ ｔ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｉ ｉ ｎ ｔｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｔ ｅ ｐ ｔ ｎ ｉ ａ ｔ ｒ ｆｅ ｔ ａ ｎ
基于决策树的英语四级成绩分析
基于决策树的英语四级成绩分析英语四级成绩对于大学生来说具有重要意义，它是衡量英语能力的一种标准，也是很多学生参加研究生考试、求职应聘的门槛。
因此，对于教育工作者和学生来说，准确预测英语四级成绩具有实际应用价值。
本文将基于决策树算法，对英语四级成绩进行分析，并探讨如何撰写一篇文章。
在构建决策树之前，需要对数据进行预处理。
我们需要从学校教务系统获取学生英语四级成绩数据，并进行数据清洗。
数据清洗包括删除重复值、处理缺失值和异常值等。
接着，我们需要将数据分为训练集和测试集，以便后续模型训练和验证。
在构建决策树模型时，我们首先需要确定特征选择方法。
特征选择是从原始数据中挑选出与英语四级成绩密切相关的特征，以便构建更加准确的模型。
我们可以通过相关性分析、卡方检验等方法来选择特征。
在完成特征选择后，我们可以使用CART算法构建决策树模型。
具体步骤包括：训练集数据输入、模型训练、预测以及计算预测准确率等。
利用构建好的决策树模型，我们可以对英语四级成绩进行分析。
我们对总体情况进行分析，以了解模型的准确率、误差等情况。
然后，我们可以将学生按照成绩分为不同档次，并分析不同档次学生的成绩特征，以便更好地掌握学生的英语能力情况。
我们还可以对英语四级成绩的各单项进行分析，例如听力、阅读、写作、翻译等，以便了解学生在不同方面的表现。
在解释分析结果时，我们需要模型的误差和局限性。
例如，决策树模型可能会出现过拟合问题，导致对测试集的预测准确率降低。
决策树模型的解释性不如线性回归等算法，这也是需要注意的问题。
为了提高模型的准确性和解释性，我们可以考虑使用集成学习方法如随机森林、梯度提升等来改进模型。
通过本次基于决策树的英语四级成绩分析，我们可以得出以下决策树算法可以用于英语四级成绩预测，并具有一定的准确性和应用价值。
通过对学生英语四级成绩的总体情况、不同档次和单项进行分析，我们可以更好地了解学生在英语能力方面的表现和特点。
本次研究也指出了决策树算法在英语四级成绩分析中的局限性以及未来改进方向，为相关领域的研究提供了参考。
决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究
决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究摘要：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。
关键词：数据挖掘；决策树；id3算法；成绩分析中图分类号：tp312 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-2960-04随着高职院校的不断扩招，学生数量越来越多。
经过多年的教学和管理工作，高校数据库管理系统中积累了巨量的与学生相关的数据，很多有价值的信息隐藏在在这些数据中。
但是高职院校对这些数据并没有进行深入的分析，而仅仅停留在简单的查询、统计与备份上。
如何从巨量的数据中提取出所需信息，就需要一种新的数据分析技术加以处理，解决这一问题的可行且有效的方法正是数据挖掘技术。
数据挖掘，即数据库中的知识发现，就是从海量的数据（包括结构化和非结构化）中挖掘出隐藏在数据中的、人们事先所不知道的、潜在的、有用的知识和信息的技术。
在这些信息中或许包含有用户感兴趣的，有潜在价值或存在能运用和理解的支持决策，对这些信息的研究可以为科学研究找到突破口，或者帮助企业带来更多的利益。
数据挖掘以数据库为研究对象，结合传统的模糊数学方法、统计分析法和可视化技术，由机器学习、人工智能的方法发展而来，形成了数据挖掘的方法和技术。
其方法和技术包括：人工神经网络、遗传算法、决策树法、关联规则方法、统计分析方法、可视化技术、粗糙集理论方法等。
1 决策树算法决策树是一种类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点（非树叶结点）表示对在一个属性的测试，每个分支代表该测试的一个输出，而每个树叶结点（或终端结点）存放一个类标号。
树的最顶层结点是根结点。
决策树方法是一种展示类似在何种条件下会得到何种值这类规则的方法。
决策树的每个结点子结点的个数取决于决策树采用的算法。
如何利用决策树进行数据分析
决策树是一种常见的数据分析工具，它可以帮助人们从复杂的数据中找到规律和模式。
在实际应用中，决策树被广泛用于数据挖掘、预测分析和风险评估等领域。
本文将探讨如何利用决策树进行数据分析，包括决策树的原理、构建方法和应用场景等内容。
## 原理决策树是一种树形结构，用于描述一系列决策规则，每个节点代表一个属性或特征，每个分支代表一个决策结果，最终的叶节点表示分类或预测的结果。
在构建决策树时，通常会根据数据集中的特征来选择最佳的划分属性，以便使得每个子集尽可能地纯净。
决策树的构建过程就是根据这些划分属性逐步划分数据集，直到满足某种条件为止。
## 构建方法构建决策树的方法有多种，其中最常用的是ID3、和CART。
ID3算法是一种基于信息增益的方法，它通过计算每个属性对数据集的信息增益来选择划分属性。
算法是ID3的改进版，它引入了信息增益比来解决ID3算法对取值多的属性有偏好的问题。
CART算法是一种二叉树结构的决策树，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。
除了这些经典算法外，还有一些基于增益率、基尼指数等方法的变种算法，它们可以根据不同的问题选择合适的方法来构建决策树。
## 应用场景决策树广泛应用于数据挖掘、预测分析和风险评估等领域。
在数据挖掘中，决策树可以帮助人们发现数据中的规律和模式，从而指导业务决策。
在预测分析中，决策树可以根据已有的数据来预测未来的趋势和结果，帮助人们做出正确的决策。
在风险评估中，决策树可以根据不同的属性来评估风险的大小，帮助人们制定风险管理策略。
除此之外，决策树还可以用于医学诊断、工程优化、客户分析等领域，为各种决策问题提供有效的解决方案。
## 实践案例为了更好地理解决策树在实际应用中的作用，我们可以以一个实际案例来说明。
假设我们需要根据客户的消费行为来预测其购买意向，我们可以利用决策树来构建一个预测模型。
首先，我们收集一些客户的消费数据，包括购买金额、购买次数、购买时间等属性。
决策树ID3算法在学生成绩中的应用
鞍山师范学院学报J ou rnal of A nshan N or m a l U niversit y2008208,10(4):55-58决策树ID3算法在学生成绩中的应用姜红艳(鞍山师范学院计算中心,辽宁鞍山114007)摘 要:介绍了数据挖掘中决策树的分类方法和概念,以及著名的I D 3算法,同时也介绍了I D3算法在学生成绩中的应用.关键词:数据挖掘;知识发现;分类;决策树;I D3算法中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章篇号:100822441(2008)0420055204随着数据库管理系统在教学工作中的应用,数据库积累的数据越来越多,特别是学生的成绩数据库,数据量过于庞大,但目前对这些数据的处理还只是简单的备份、查询与统计,并没有对大量的成绩数据进行深入的分析,加以捕捉有利于教学工作的信息.因此如何快速而又准确地从浩瀚的成绩数据库中提取出所需信息,就需要一种新的数据分析技术加以处理,数据挖掘技术正是解决这个问题的可行而有效的方法.1 基本原理1.1 数据挖掘基本概念数据挖掘(Da ta M ining,简称D M )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在的有用信息和知识的过程[1],是数据库中的知识发现(Knowledge D iscovery in D atabases,简称K DD )的核心.它是涉及数据库、人工智能、机械学、统计学、人工神经网络等的交叉学科.目前,常用的数据挖掘分析方法有:关联规则分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析几种,本文选择了分类技术中的决策树用于学生成绩中的数据挖掘.1.2 决策树的分类方法和概念决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法[2].它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该节点向下分支,叶节点是要学习划分的类,从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条分类规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则.1.3 I D3算法介绍决策树归纳的基本算法是贪心算法,它以自顶向下递归的方法构造决策树.著名的决策树归纳算法I D3算法的基本策略如下[3]:(1)树以代表训练样本的单个节点开始. (2)如果样本都在同一个类中,则这个节点成为树叶节点,并用该类标记.(3)否则,算法使用称为信息增益的基于熵的度量作为启发信息,选择能够最好的将样本分类的属性,该属性成为该节点的“测试”或“判定”属性.(4)对测试属性的每个已知的值创建一个分支,并据此划分样本.收稿日期作者简介姜红艳(3),女,辽宁鞍山人,鞍山师范学院计算中心副教授:2007-12-29:197-. (5)算法使用类似的方法,递归地形成每个划分上的样本决策树.一旦一个属性出现在一个节点上,就不必在该节点的后代上考虑这个属性.属性选择采用信息增益的方法来确定.通过选择具有最高信息增益的属性作为当前节点的测试属性,这样保证分类时所需信息最小,从而产生的决策树最为简单.几个重要的公式:任意样本分类的期望信息:I(S 1,S 2,…,S m )=-∑mi =1p i log 2(p i ),其中,数据集为S,m 为S 分类数目,P i =S i /S 是任意一个数据对象属于类别C i 的概率.利用属性A 划分样本集合所需要的信息(熵):E (A )=∑vj =1S 1j +…+S mj SI (S 1j ,…,S mj ).信息增益:Gain (A )=I (S 1,S 2,…,S m )-E (A ).当决策树创建时,由于数据中的噪声和孤立点,许多分枝反映的是训练中的异常,因此还要对决策树进行剪枝.有两种常用的剪枝方法,先剪枝方法和后剪枝方法.最后要从决策树提取分类规则,并用if …then 的形式表示出来.2 I D 3算法在学生成绩中的应用2.1 数据预处理2.1.1 数据转换 数据转换主要是对数据进行规格化操作,将数据变成统一的格式.由于分类技术需要离散值属性,而学生成绩属于连续值属性,需将连续值属性离散化处理.使用概念分层技术,可以将连续值属性转换为离散值属性.将学生本学期的总评成绩属性的所有值按0～70分、70～80分、80分以上划分成“差”、“一般”、“良好”3类.从而生成学生成绩分析基本数据库.如图1.图1 学生成绩分析基本数据表图2.1.2 数据消减 数据消减的目的是缩小所挖掘数据的规模,本文选择其中与成绩属性相关性较大的课后上机时间、学前对知识了解程度、课堂学习情况、平时成绩、总评属性作为建立总成绩分类决策树模型的依据,并且为了重点分析成绩良好的原因,将“总评”字段转化为“是否优良”字段,选择“是否优良”为类别属性,有两个类“Y ”和“N ”,从而生成用于对成绩是否优良进行分类的基本数据表,如图65鞍山师范学院学报第10卷e s o 2.图2 用于对成绩是否优良进行分类的基本数据表图2.2 I D3算法的实现与应用这里将重点说明是否优良决策树模型的生成.从训练集中选取252个样本,其中类“是”有85个样本,类“否”有167个样本.计算对给定样本分类所需的信息熵:I (S 1,S 2)=I (85,167)=-85252log 285252-167252log 2167252=0.9222 首先计算“平时成绩”属性,该属性有3个属性值,需对每个属性所划分的子集计算信息熵:对于“平时成绩”=“较好”,类“Y e s ”有52个样本,类“No ”有37个样本,由公式计算出:I (S 11,S 21)=0.9794对于“平时成绩”=“中”,类“Yes ”有32个样本,类“No ”有81个样本,由公式计算出:I (S 12,S 22)=0.8598对于“平时成绩”=“差”,类“Yes ”有1个样本,类“No ”有49个样本,由公式计算出:I (S 13,S 23)=0.1414按平时成绩划分给定样本所需的期望信息为:E (平时成绩)=89252I (S 11,S 21)+113252I (S 12,S 22)+50252I (S 13,S 23)=0.7595,则G a in (平时成绩)=I (S 1,S 2)-E (平时成绩)=0.1627.同理:Ga in (课后上机时间)=0.0812,Gain (课堂学习情况)=0.089,Ga in (学前对知识了解程度)=0.0353.由于“平时成图3 成绩是否优良决策树绩”属性具有最高增益信息,它被选作测试属性.创建一个节点,用“平时成绩”标记,并对每个属性值,引出一个分支,样本以此划分.其它分支节点的划分也按此方法.算法返回的决策树如图3所示.这是一棵完全生长的决策树,过于“枝繁叶茂”,为了使得到的决策树所蕴含的规则具有普遍意义,必须对决策树进行修剪,以提高今后分类识别的速度和分类识别新数据的能力.本文采用事后修剪的方法,首先计算出一个充分生长的决策树的错误率,由用户指定一个最大的允许错误率当剪枝达到某个深度时,计算出的错误率高于允许的最大值时,立即75第4期姜红艳:决策树I D3算法在学生成绩中的应用.停止剪枝,否则可以继续剪枝.图4为剪枝后的成绩是否优良分类决策树.图4 剪枝后的成绩是否优良决策树决策树最大的优点就是可以直接提取分类规则.由于本例中希望了解影响学生学习成绩优良的因素,因此,所提取的规则主要考虑分类为“Y es ”的百分比规则.所生成的成绩为优良的分类规则如下:I F 平时成绩=“较好”AND 课堂学习=“完全掌握”THEN 成绩优良的比率=100%I F 平时成绩=“较好”AND 课堂学习=“基本掌握”THEN 成绩优良的比率=72%I F 平时成绩=“较好”AND 课堂学习=“不够好”AN D 上机时间=“>=4”THEN 成绩优良的比率=67%I F 平时成绩=“较好”AN D 课堂学习=“不够好”AN D 上机时间=“2～4”THEN 成绩优良的比率=71%I F 平时成绩=“较好”A N D 课堂学习=“不够好”A ND 上机时间=“<=2”T HE N 成绩优良的比率=18%I F 平时成绩=“较好”AND 课堂学习=“不够好”A ND 上机时间=“=0”THEN 成绩优良的比率=0%I F 平时成绩=“较好”AN D 课堂学习=“不好”THEN 成绩优良的比率=0%I F 平时成绩=“中”AND 课堂学习=“完全掌握”THEN 成绩优良的比率=100%I F 平时成绩=“中”AND 课堂学习=“基本掌握”THEN 成绩优良的比率=32%I F 平时成绩=“中”AND 课堂学习=“不够好”THEN 成绩优良的比率=22%I F 平时成绩=“中”AND 课堂学习=“不好”THEN 成绩优良的比率=0%I F 平时成绩=“较差”THEN 成绩优良的比率=2%3 结论 数据挖掘是深层次的数据信息分析方法,将数据挖掘技术应用于对学生成绩的分析无疑是非常有益的,它可以全面地分析考试结果与各种因素之间隐藏的内在联系,可以挖掘出很多意想不到的知识,从而会促进教学质量的进一步提高,科学地指导教学.相信随着数据挖掘在教学上越来越广泛的应用,必将会给我国的教育事业带来质的飞跃.参考文献:[1]张儒良,玉翰虎.论数据挖掘优化教学管理[J ].贵州民族学院学报,2004,(2):133-135.[2]马秀红,宋建社,董晟飞.数据挖掘中决策树的探讨[J ].计算机工程与应用,2004,(1):185.[3]Jiawe i Han,M icheline Ka m ber .数据挖掘概念与技术[M ].范明,孟小峰译.北京:机械工业出版社,2001.The App li ca tio n of D ec isi on T r ee ID 3Algor ithm i n Studen t ’s ResultJ IA N G Hong 2yan(Co mputer Center,Ansha n N or ma l U niv ersity,Ansha n L iaoning 114007,China )Abstrac t:This paper intr oduces the m ethods of c lassificati on,concep t of dec ision tr ee in the data m ining,and the fa mous I D3algorith m.The applicati on of I D3algorithm in the student ’s result is also discussed .Key wor ds:Data m ining;Know ledge discovery;C lassifica tion;Decisi on tree;I D3a lgorithm(责任编辑张冬冬)85鞍山师范学院学报第10卷:。
决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究
软 件 导 刊
Ｓｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｇｕｉ ｄ ｅ
Ｖｏ１ ．１ ３ Ｎｏ． ４
ＡＤ ｒ ． ２ Ｏ１ ４
决 策 树 算 法 在 高职 院校 成 绩 分 析 中 的应 用研 究
李 松 涛
（ 汉 中职 业 技 术 学 院 ， 陕西 汉中 ７ ２ ３ ０ ０ ０ ）
在 目前 的 分 类 方 法 中 ， 决 策树 算 法具 有 的 直 观性 使 其 得 到 了 普 遍 的 应 用 。决 策 树 算 法 在 运 用 的 过 程 中是 一 种 与树结构相类似的流程图 ， 其 内部 的 每 一 个 结 点 都 代 表 一 个样本属性 的测试 ， 每 一 个 分 支 都 表 示 测 试 中 的 一 个 输 出， 而 且 在 每 一 个 树 叶 的终 端 节 点 上 都 有 一 个 类 标 号 。其 中， 决 策 树 算 法 可 以在 运 用 的过 程 中根 据 不 同的 层 次 对 其 结点进行分类 ， 可 以分 为 内部 结 点 、 叶 结 点 以 及 根 结 点 等
关键词 ： 决策树算 法； 数据挖掘 ； Ｉ Ｄ３算 法
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ １ ９
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ Ｏ １ ４ ） ０ ０ ４ — ０ ０ ９ ６ — ０ ２ 识进行挖掘 ， 从 而 为 相 关 人 员 提 供 正 确 的 决 策 依 据 。其
２ 决 策 树 算 法
２ ． １ 决 策树算 法基 本概念
行 精 确 的分 析 ， 从 而 使 学 生 考 试 结 果 和 各 种 相 关 因素 之 间
的 内在 联 系展 现 在 人 们 眼 前 。通 过 一 定 的 技 术 对 相 关 数
决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ￣ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电脑 知 识 与技术
决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究
王 平 霞 ， 郝志 廷
（ 安徽 电子信息职业技术学院 ， 安徽 蚌埠 ２ ３ ３ ０ ３ ０ ）
摘要 ： 该文通过介绍数据挖掘 的概念和 决策树分类方法 ， 论述 了Ｉ Ｄ ３ 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。
关键词 ： 数据挖掘 ； 决策 树 ； Ｉ Ｄ ３ 算法； 成 绩 分析 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ２ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ９ — ３ ０ ４ ４ （ ２ ０ １ ３ ） １ ３ — ２ ９ ６ ０ — ０ ４
ห้องสมุดไป่ตู้
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔｒ ｅ ｅ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｉ ｑ ｕ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｈｉ ｇ ｈ ｅ ｒ Ｖｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｓ Ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ｅ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ， ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｉ ｄ ｅ ａ ｏ ｆ Ｉ Ｄ３ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ， ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｓ ， ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｐ ｅ ｆ ｒ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ｅ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ． Ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ｉ ｆ ｎ ｄ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏｒ ｆ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ； ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ｅ ｅ ； Ｉ Ｄ３ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ； ｇ ｒ ａ ｄ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
决策树方法在学生成绩分析中的应用
因此通过英语加分具有 最大的信息增益 ，故英 语加分应被选为根节点并向下扩展．类似地进行 ，最 终生成 的决策树如图２所示．
摘 要：决策树 方法是数据挖掘技术中一个活跃的研 究领域 ，该文采用决策树方 法对 学生成绩进行 分析 ，以快 速找 到影 响学 生成绩的原因，有利 于提 高教 学质量．
关ｔ词 ：数据挖掘 ；决策树 ；学生成绩分析 中圈分类号 ：ＴＰ３１ 文献标志码：Ａ 文章缩号 ：１００８—７９７４（２００８）１０—００２６—０３ 收稿 日期 ：２００８一ｏ４—２６ 作者简介 ：赵震伟 （１９７９一），女 ，天津人 ，洛阳理工学院 ，讲师．
４ 决策树在学生成绩分析 中的应用
４．１ 确定 业务 对象
，（ｐ ＝一 ｌ。 嘉ｌｏｇ：；５＝ｏ．８８１２９
Ｅ（英
＝ （ｐ１’ ＋ （
＋亏１９１，
０
，
２４ （１１１３）＋
＝ ，
（４，３）＋ １９
（０
，
１９）
在高校每学期总评时 ，总是希望从学生综合成 绩中发现学习成绩与参加社会活动、文体活动 、甚至 单独的英语成绩之间的关 系．为此选定一个数据模 型 ：学生情况数据库 ，含学号、性别 、英语 成绩 、社会 活动情况 、文体活动情况 、平均成绩 、名次这些字段． ４．２ 数据 准备
将 Ｒ 中属性之间具有最大 ｇａｉｎ（Ｄ，ｓ）值的属性赋给 Ｄ； 将属性 Ｄ的值 赋给｛ｄｊｔｊ＝１，２，３，… ，ｍ｝； 将分别 由对应于 Ｄ的值为 ｄｊ的记 录组成 的 Ｓ的子集赋值给 ｛ｓｊ Ｉ１，２，３，… ，ｍ｝； 返 回一棵树 ，其根标记为 Ｄ，树枝标记为 ｄ１，ｄ２，ｄ３，… ，ｄｍ ； 再分别构造 以下树 ：
决策树在成绩分析中的应用探讨
中决 策 树技 术 是 一 种 有 指 导 的 归 纳 学 习 方法 ， 以一 组无 规 即
则 的 数据 为 基 础 ，从 中 推 导 出 决 策 树 表示 形 式 的 分 类 规 则 。
然 后 利 用 生成 的决 策 树 对 新 数 据进 行 分析 。 策树 本 质 上 是 决
通 过 一 系列 规则 对 数 据 进 行 分类 的过 程 。
类 。Ｉ 。 ’
采 用 基 于 ＣＬ Ｓ算法 思 想 和 Ｉ ３算 法思 想 的 改进 算 法 建 立 决策 树 。 重视 并 推 广 决 策 树技 术 在 教 学 中 的应 用 ， 兴 教 育 事 业 。 Ｄ 振
【 关键词】 数据挖掘 决策树枝术
利用数据挖 掘中的决策 树技术分析影 响学生成绩的 因
的。 利用 数 据 挖 掘 技术 可 以 相对 精 确 地 展 现学 生 成 绩 分析 的
个 属性 。对选 定 的 局 部树 的每 个 子 女节 点 重 复 该 过 程 。 这
多 个 方 面 ， 可 以全 面 地 分 析 考 试 结 果 与 各 种 因 素之 间 隐 含 也
的 内在 联 系 ． 以 将 大 量 的成 绩 数 据 转 化 为 分 类 规 则 ． 而 可 从
更 好 地 分析 这 些 数 据 ， 然 有 利 于 教学 质量 的 提 高 。Ｉ 必 ｌ ｌ
对 学 生 成绩 属性 的 特 征进 行 分 类 ， 当采 用 数据 挖 掘 中 应
的 决 策树 方 法 。所 谓 “ 策 树 ” 顾 名 思 义 ， ～ 个 树 形 结 构 ， 决 ， 是 根 据 层 次不 同 ， 分 为 根 结 点 、 划 内部 结 点 与 叶结 点 。 据挖 掘 数
之所 以选 择 决 策 树 技 术 ． 因 为 ： 一 ， 策 树 的 构 造 不 是 第 决
影响大学生体测成绩的因素与决策树技术的应用——以武汉轻工大学为例
2019年(第9卷)第25期运动人体科学DOI：10.16655/ki.2095-2813.2019.25.028影响大学生体测成绩的因素与决策树技术的应用——以武汉轻工大学为例赵少平(武汉轻工大学体育部 湖北武汉 430023)摘要：本文以武汉轻工大学学生体测成绩的样本为例，利用决策树技术ID3的计算方法的平台进行数据处理后得出影响大学生体测成绩的因素。
并通过决策树的计算方法对在教务系统中大学生的体测成绩进行分析，为大学生在进行体测训练时提供参考，正确指导大学生通过锻炼来提高短板项目中的成绩，帮助他们顺利毕业。
关键词：大学生体测成绩 决策树 技术中图分类号：G806 文献标识码：A 文章编号：2095-2813(2019)09(a)-0028-02现代技术的飞速发展在不断地改变着当代青年人的生活方式，他们借助网络多媒体以及各种移动设备为载体来获取着各种各样的信息。
与此同时，大部分的青年人也在不断的沉浸在网络世界中，他们更喜欢的是宅在家中，进行户外体育锻炼的年轻人也越来越少，根据《国民体质监测公报》的数据显示，当代大学生的身体素质和进行体育锻炼的意识正在不断的下降过程中。
但是，大学生的视力不良检测率终年居高不下以及不同年级段大学生的肥胖指数也在逐渐上升。
1 决策树算法的运用及研究随着越来越广泛的数据挖掘技术的应用，决策树技术作为一种能有效的对问题进行分析和解决的方法也越发的受到人们的重视。
大约在20年前，决策树技术就已经十分先进了，而决策树技术的算法最早则可以追溯到上世纪中期。
随后，决策树的算法被逐渐的运用到众多进行分类和识别的领域中。
决策树算法的速度和准确率是相当高的，决策树技术除了能应运到大学生的体测成绩中，也是其他领域的得力工具。
采用决策树技术可以使得数据更加的可视化和，不需要经过城市间的建构，而且输出的结果也比较容易理解。
2 当代大学生的体质状况分析根据调查得知，19~22周岁的大学生们，其中男生们不论是速度、爆发力还是在耐力方面的指标都在明显的下降，而女生的指标也不是十分的理想。
学生成绩预测模型的对比分析
学生成绩预测模型的对比分析1. 引言学生成绩预测一直是教育领域研究的一个重要课题。
随着数据分析和机器学习的发展，越来越多的预测模型被应用于学生成绩预测。
本文将对不同的学生成绩预测模型进行对比分析，评估它们在预测学生成绩方面的性能。
2. 模型一：线性回归模型线性回归模型是最常见的学生成绩预测模型之一。
它基于输入变量与目标变量之间的线性关系建立模型。
线性回归模型的优点是简单易懂，计算速度快。
它对于非线性关系的适应性较差，无法很好地预测复杂的学生成绩情况。
3. 模型二：决策树模型决策树模型通过一系列的判断条件构建一棵树形结构，用于预测学生成绩。
它的优点是能够处理非线性关系，并且可以提供有关预测结果的解释。
决策树模型容易过拟合，需要进行剪枝操作以提高预测性能。
4. 模型三：支持向量机模型支持向量机模型使用超平面将数据分隔成两个类别，用于预测学生成绩。
它的优点是对于少量的训练样本也能够很好地进行预测，并且对于非线性关系具有较好的适应性。
支持向量机模型在处理大规模数据时计算复杂度较高，需要进行模型参数的调整。
5. 模型四：神经网络模型神经网络模型是一种具有复杂结构的学生成绩预测模型。
它通过多层神经元之间的连接进行信息传递和学习，用于预测学生成绩。
神经网络模型的优点是能够处理复杂的非线性关系，并且有很强的自适应能力。
神经网络模型需要大量的训练数据和计算资源，以及较长的训练时间。
6. 结论不同的学生成绩预测模型各有优劣。
线性回归模型适用于简单的线性关系预测，决策树模型适用于具有解释性需求的预测，支持向量机模型适用于少量数据和非线性关系的预测，神经网络模型适用于复杂的非线性关系。
在实际应用中，研究人员可以根据需求和数据特点选择合适的学生成绩预测模型。
对于特定的数据集，可以考虑结合不同模型的优点，进行模型融合，提高预测性能。
学生成绩预测模型的对比分析
学生成绩预测模型的对比分析学生成绩预测模型是教育领域中的一个重要课题，通过对学生个人特征和学业表现等数据进行分析，可以帮助教育机构和教育决策者更好地了解学生的学习状态和发展趋势，从而为学生提供更为个性化和有效的教育服务。
目前，学生成绩预测模型主要包括传统的线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型以及深度学习模型等。
本文将对这些不同类型的学生成绩预测模型进行对比分析，探讨它们的优缺点和适用场景。
我们来看看传统的线性回归模型。
线性回归模型是一种最为简单和常用的预测模型，它假设自变量与因变量间存在线性关系，并通过最小二乘法来拟合出最佳的模型参数。
线性回归模型的优点在于模型简单、易于理解和解释，而且对于数据量较小和特征间相关性较弱的情况下，预测效果也较为可观。
线性回归模型也存在一些明显的缺点，比如它无法很好地处理非线性关系、特征间的复杂交互和异常值等问题，因此在实际应用中的适用范围相对受限。
接下来是决策树模型。
决策树模型是一种基于树状结构来对数据进行分类和预测的模型，它通过不断地选择最佳的划分变量来构建树形结构，并最终形成一个具有预测能力的分类模型。
决策树模型的优点在于模型易于理解、解释和可视化，而且对于非线性关系和特征交互的建模能力较强。
决策树模型也存在过拟合和不稳定的问题，尤其是在处理复杂数据和高维特征的情况下会显得有些力不从心。
再来是支持向量机模型。
支持向量机模型是一种基于统计学习理论和结构风险最小化原则来进行模型训练和预测的模型，它通过在特征空间中构建最大间隔超平面来实现分类和预测。
支持向量机模型的优点在于对于非线性关系和高维特征的处理能力较强，而且在解决小样本、非平衡样本和噪声干扰等问题上也表现较好。
支持向量机模型也存在核函数的选择和参数调优困难、计算复杂度较高等问题，使得它在大规模数据和实时预测等方面面临一定的挑战。
最后是深度学习模型。
深度学习模型是一种利用多层神经网络来进行特征抽取和学习的模型，它通过不断地迭代和优化参数来实现对复杂非线性关系的建模和预测。
学生成绩预测模型的对比分析
学生成绩预测模型的对比分析随着人工智能和机器学习的快速发展，学生成绩预测模型被越来越多地应用于教育领域。
这些模型能够根据学生的历史成绩、考试成绩、出勤情况等因素，预测学生成绩的发展趋势。
为了比较不同的学生成绩预测模型的效果，本文将介绍和对比四种主流的学生成绩预测模型，包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络，并分析它们的优缺点。
一、线性回归线性回归是一种最基本的学生成绩预测模型。
它通过寻找一条最佳直线来预测学生的成绩。
该模型的优点是易于理解和实现，适用于大量数据。
不过，由于它只考虑了一些基本因素，如考试分数等，而没有考虑其他因素，如家庭背景、兴趣爱好等，因此它的精度有限。
此外，线性回归还容易受到异常值的影响。
二、决策树决策树是一种能够通过层次化的决策过程来预测结果的模型。
它能同时考虑多种因素，并运用树形结构进行逻辑推理。
决策树的优点是易于解释和理解，适用于多层次的决策问题。
但是，由于它容易出现过拟合和欠拟合的现象，因此需要采取一些措施来避免这些问题。
三、支持向量机支持向量机是一种基于最大间隔原理的分类模型。
它通过将数据映射到高维空间中，将数据分离成两个或多个类别。
支持向量机的优点是准确性高，适用于高维数据。
但是，由于它对数据的敏感度较高，因此需要特别注意训练集的选择。
四、神经网络神经网络是一种基于生物神经网络的模型，它能够通过多个神经元的组合来预测结果。
神经网络的优点是能够处理非线性问题和大量的数据，并且不容易受到异常值和噪声的干扰。
但是，神经网络也有缺点，例如需要大量的计算资源和时间，且难以理解和解释。
综上所述，不同的学生成绩预测模型各有其优缺点。
在选择一种预测模型时，需要考虑数据的复杂度、模型的准确性和可解释性等因素。
同时还需要注意模型的训练集和测试集的选择，以避免模型的过拟合和欠拟合问题。
在教育领域中，学生成绩预测模型可以帮助学生和老师了解学生的学习情况，从而更好地制定学习计划和提高学生的学习效果。
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学年论文《决策树在成绩分析中的应用》学院：计算机科学与工程学院班级：*********学号: *************姓名: ***导师： **摘要 (1)Abstract (2)第一章绪论 (3)1.1数据挖掘的历史、发展 (3)1.1.1数据挖掘技术的商业需求分析 (3)1.1.2数据挖掘研究的发展趋势 (4)第二章数据挖掘的基本知识 (5)2.1 数据挖掘的定义 (5)2.2数据挖掘的分类 (5)2.2.1数据挖掘按挖掘任务类型 (5)2.2.2 按挖掘对象 (5)2.2.3 按挖掘方法 (6)2.2.4 按数据挖掘所能发现的知识 (6)2.3数据挖掘技术的主要方法 (7)2.3.1关联规则方法 (7)2.3.2决策树方法 (7)2.3.3 神经网络方法 (7)2.3.4遗传算法 (7)2.4数据挖掘的实现过程 (7)2.4.1 数据准备 (8)2.4.2数据挖掘 (8)2.4.3 模式的评估解释 (8)2.4.4 知识运用 (8)第三章决策树技术 (8)3.1决策树技术 (8)3.2算法描述 (9)3.2.1 ID3算法 (9)3.2.2 改进算法 (10)3.2.3 ID3算法计算学生的成绩信息 (11)3.2.4 改进算法计算学生的信息 (18)第四章总结 (25)参考文献： (25)决策树在成绩分析中的应用摘要数据挖掘的提出是在20世纪80年代，它是一个新兴的、面向商业应用的AI 研究领域，20世纪末，随着Internet的普及，全球信息量以惊人的速度急剧增长，据估计每二十个月增加一倍。
目前的数据库系统虽然可以高效的实现数据的录入、查询、和统计等功能，但却无法发现海量数据中隐藏的知识和规律；人们面临的主要问题不再是缺乏足够的信息可以使用，而是面对浩瀚的数据海洋如何有效的利用这些数据。
如何将这些海量的数据从数据库中提取出来，并转为有用的信息；面对这一挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显示强大的生命力。
数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入一个更高级的阶段。
它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据进行查询，而且能够找出过去数据之间潜在的联系，进行更高层次的分析，以便更好的解决决策、预测等问题。
数据挖掘，从技术角度而言，数据挖掘是从大量的，不完全的，有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但有潜在有用的信息和知识的过程。
从商业角度，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要的特点是对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型换处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息和知识。
本论文主要论述的是利用决策树技术对于大量的学生数据进行分析，在其中挖掘有用的信息，目的是提高教学质量。
决策树技术，用于分类和预测的主要的技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则，它包括两个步骤：一，利用训练样本集来建立并精化出一颗决策树，建立决策树模型。
即从数据中获取知识，进行机器学习的过程。
二，利用建好的决策树对新的数据进行分类。
关键字：数据挖掘，决策树技术，成绩分析Application of decision tree in performance analysisAbstractData mining is put forward in 1980s，it is a new, twentieth Century for the commercial application of AI research field,at the end, with the popularity of Internet, the global information has dramatically increased at an alarming rate, is estimated to be doubled every twenty months. Although the current database system can achieve data entry, efficient the query and statistical functions, but can not find the knowledge and rules hidden in massive data; the main problems that people are facing is not lack of enough information can be used, but the face of the vast ocean of data and how to use these data effectively. How these massive data extracted from the database, and turn them into useful the information; in the face of this challenge, data mining and knowledge discovery technology came into being, and show strong vitality. Data mining and knowledge discovery, data processing technology into a A more advanced stage. It can not only query on past data, and can identify the past data query, and to find out the potential link between past data, higher level of analysis, in order to better solve the decision problem. Data mining, prediction, from a technical point of view, data mining is from a large number of, incomplete, noisy, fuzzy and random of the actual data, extract some unknown but potentially useful information and knowledge process. From the business perspective, the data mining is a new business informationprocessing technology, its main characteristic is to a large number of business data in the database the extraction, transformation, analysis and other models for processing, extraction business decisions from the key information and knowledge.This paper mainly discusses the use of decision tree technology for the analysis of a large number of student data, in which mining useful information, the purpose is to improve the quality of teaching.Decision tree for classification and prediction of the main technology and decision tree learning is instance based inductive learning algorithm, it looks from a group of out of order, irregular instance reasoning decision tree representation of classification rules, which includes two steps: a using training sets to establish and refine the decision tree, decision tree model is built. From the data access to knowledge, carry on the machine learning process. Second, using the built decision tree to classify new data.Keywords: data mining, decision tree technology，performance analysis第一章绪论1.1数据挖掘的历史、发展1.1.1数据挖掘技术的商业需求分析由于大型数据系统的广泛使用和把数据转换成有用知识的迫切的需要，数据挖掘引起了各行业的关注。
20世纪60年代，为了适应信息的电子话需求，信息技术一直从简单的文件处理系统向有效的数据库系统变革。
20世纪70年代，数据库系统的三个主要的模式：层次，网络，关系型数据库的研究和开发取得了重要的进展。
20世纪80年代，关系型数据库及其相关的数据模型相关工具，数据索引技术局组织被广泛采用，并且成为了整个数据库市场的主导。
20世纪80年代中期开始，关系型数据库技术和新型技术的结合成为数据库研究和发展的重要标志。
从数据的分布角度看，分布式数据库及其透明性、并发控制、并行处理等成为必须面对的课题。
许多的商业活动中，由于数据库的普及，人工去整理和理解如此大的数据源已经存在效率、准确性等问题，并不是每个人都能够从过去的销售情况预测将来的发展趋势或做出正确的决策。
20世纪80年代，产生了数据技术并得到了广泛的应用。
高性能的关系数据库引擎以及相关的分布式查询、并发控制等技术的应用，已经提升了数据库的应用能力。
在数据的快速访问、集成和抽取等问题上有了突破，数据仓库作为一种新型的数据存储和处理手段，被数据库厂商广泛的应用。
20世纪80年代后期，产生了数据挖局等思想。