7、机器学习在学生学业成绩预测与糖尿病诊断中的应用

机器学习在学生学业成绩预测与糖尿病诊断中的应用

1. 投票回归器算法

投票回归器算法通过聚合多个基础回归模型的预测结果，并将其平均值作为最终预测值。基础模型可以是任何回归算法，如线性回归、随机森林回归器或支持向量回归器。其原理是通过集成多个模型的预测结果，提高最终模型的整体性能，并弥补基础模型的个体弱点。

1.1 公式表达

设 $I$ 为具有 $M$ 个特征的输入数据集，$y$ 为输出变量，$f(I)$ 为投票回归器的预测输出值。投票回归器算法通过在相同的训练数据集上训练多个基础回归模型，并使用它们对测试数据集进行预测。第 $k$ 个基础回归模型的预测输出值 $f_k(I)$ 可以表示为：
$f_k(I) = h_k(I)$
其中 $h_k(I)$ 是第 $k$ 个基础回归模型的预测输出值。投票回归器的最终预测输出值 $f(I)$ 是所有基础模型预测值的加权平均值，其中权重与基础模型在训练数据集上的性能成正比。最终预测输出值 $f(I)$ 的公式可以写成：
$f(I) = \sum_{k=1}^{n} w_k f_k(I)$
其中 $n$ 是基础回归模型的总数，$w_k$ 是第 $k$ 个基础模型的权重，它与该模型在训练数据集上的性能成正比。

1.2 适用情况

投票回归器算法在基础模型具有不同优缺点，并且在输入特征空间的不同部分表现不同的情况下非常有用。由于应用了不同的算法，该算法有助于获得更好的整体输出。

2. 学生学业成绩分析

2.1 数据与属性

为了分析多个因素对在线课程中学生学业成绩的影响，我们考虑了 1022 名学生