学生行为预测与分类的最佳决策树算法选择-研究论文

由于学生的成功率反映了教育组织的成功，因此学生成功率不断提高的趋势成为所有教育组织的目标。 除此之外，学生完成中学后接受高等教育的意愿是教育组织最重要的目标之一。 许多原因会影响这种意愿，揭示这些原因可能会增强学生的意愿。 数据挖掘工具（尤其是决策树算法）可以被认为是找到隐藏模式以实现这些目标的最佳选择。 本工作中使用的实验数据集是由米尼奥大学的 Paulo Cortez 和 Alice Silva 收集和分析的两门课程（数学（395 个实例）和葡萄牙语（拥有 659 个实例的葡萄牙语课程））的葡萄牙学生的数据集，葡萄牙。 在这项工作中应用和试验了三种决策树算法（J48、RepTree 和 Hoeffding Tree（VFDT））。 结果表明，J48算法最适合对学生完成高等教育和课程成功的意愿进行分类和预测。