【摘 要】
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目的:旨在对比学生成绩预测模型。方法:共获取605条数据,共32个解释变量,通过特征选择剩余23个自变量,建立训练集和测试集,以G3为目标变量,分别构建SVM模型、神经网络模型和
【基金项目】
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顾及空间上下文关系的能量最小化地图多要素协同移位方法(国家自然科学基金青年基金41701537)
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目的:旨在对比学生成绩预测模型。方法:共获取605条数据,共32个解释变量,通过特征选择剩余23个自变量,建立训练集和测试集,以G3为目标变量,分别构建SVM模型、神经网络模型和逐步回归模型,比较这三个模型的预测结果。结果:采用逐步回归模型预测学生成绩在最小误差、最大误差、平均误差、平均绝对误差和标准差方面均低于神经网络模型和SVM模型,在预测值和实际值的线性相关系数方面均高于神经网络模型和SVM模型。结论:在预测学生成绩上,逐步回归模型优于神经网络模型和SVM模型。
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