14、机器学习与预测模型：助力教育与多领域发展

机器学习与预测模型：助力教育与多领域发展

1. 高效人工智能系统在生物测定信息处理中的应用

提出了一种高效的人工智能系统，用于处理元素维度和深度平衡的隐式筛选生物测定信息。具体操作如下：
- 特征定位 ：使用著名的特征确定排名器（主要是基尼记录）来定位用于准备计算模型的关键特征。
- 类别平衡 ：执行类别平衡器计算，以平衡训练信息中的动态和惰性类别。

通过实施该模型并使用标准数据集，得到的准确率、真阳性率、假阳性率和错误率分别为 92.30%、0.923%、0.423% 和 7.69%。这种基于群体人工智能算法的高效结构，还可作为动态和惰性混合物外推的决策框架。未来，该人工智能结构将通过应用于 Hadoop 和 Spark 等各种信息策略进行改进。

2. 技能交互预测模型的提出

在教育系统中，将基本能力结构融入教学体系，有助于确定如何向学生呈现概念，以提高学生成绩。许多能力之间存在因果关系，即一种能力应在另一种能力之前呈现，这显示了强大的能力关系。了解这种关系有助于预测学生的表现并识别关键曲线。然而，能力交互无法直接量化，只能通过观察学生在不同能力上的表现差异来评估这种关系。但目前的评估方法似乎缺乏一个基准模型来衡量其有效性。

为此，提出了一种对比模型的方法，用于衡量能力交互的强度。通过该方法，开始识别那些能提供最准确模型的学生层面协变量，以预测能力交互的存在。具体步骤如下：
1. 聚焦能力表现交互 ：利用该方法构建模型，以预测五组明确相关和五组模拟的弱相关能力集的存在。
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