决策树方法在学生成绩分析中的应用

2024年3月13日发(作者：林肯汽车suv)

决策树方法在学生成绩分析中的应用

摘要

当前，职业技术教育随着社会发展和科技进步，其办学软硬件层次正逐步“升级”，办

学规模和社会影响力也成倍增长。在学校管理工作

中，特别是对学生的成绩管理工作中，普遍存在的问题是学生成绩数据

量过于庞大，但对这些数据的处理还停留在初级的数据备份、查询及简

单统计阶段，并没有对大量的成绩数据进行深入地分析，加以捕捉有利

于教学管理工作的信息，这是对教学信息资源极大的浪费。数据挖掘技

术正是解决这个问题的可行而有效的方法。本文使用ID3决策树算法

生成决策树分析学生成绩优良与哪些因素有关.

关键词：决策树，学生成绩，数据挖掘

2.数据挖掘的方法和技术

数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统

的统计分析方法、模糊数学方法及科学计算可视化技术，以数据库为研

究对象，形成了数据挖掘的方法和技术。可分为以下六大类:归纳学习

法、仿生物技术、公式发现、统计分析方法、模糊数学方法、可视化技术。

信息论方法（决策树方法）是归纳学习法中的一类。信息论方法是

利用信息论的原理建立决策树。在知识工程领域，决策树是一种简单的

知识表示方法，它将事例逐步分类成代表不同的类别。由于分类规则是

比较直观，易于理解，该类方法的实用效果好，影响较大。由于该方法最

后获得知识表示形式是决策树，故一般称它为决策树方法。这种方法一

般用于分类任务中。

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。决策树是以实例为基础

的归纳学习算法。从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形

式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行