21、运用数据挖掘识别影响大学生成绩因素的研究

运用数据挖掘识别影响大学生成绩因素的研究

1. 数据挖掘算法概述

数据挖掘中有多种重要算法，它们在不同场景下发挥着关键作用：
- 线性回归 ：通过将数据拟合到线性方程来建模两个变量之间的关联。模型的准确性由均方误差（MSE）评估，公式为 (MSE = \frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}(\hat{y}_i - y_i)^2) 。当模型复杂度增加时，方差会增大，偏差会减小。方差是指在不同数据集上参数估计的变化，偏差则是模型估计值与真实值的距离。
- 逻辑回归 ：用于描述一个二元因变量与一个或多个名义、有序、区间或比率级别的自变量之间的关系。其模型准确性体现在对观测值的正确分类能力上，预测误差低的模型能有较高的正确分类观测值比例和较低的错误分类观测值比例。
- 神经网络 ：是一种用于数据处理的数据挖掘算法，尤其擅长识别数据中一系列因素或模式之间的关键关系。可用于模式分类、时间序列分析、预测和聚类等挖掘任务。由于现实世界的数据和关系本质上是非线性的，传统线性工具在数据挖掘中可能存在显著偏差，而神经网络的非线性和非参数性质使其更适合处理复杂的数据挖掘问题，能应对具有不确定模式或包含不完整和嘈杂信息且有大量因素的数据。

2. 教育数据挖掘的定义与应用场景

教育数据挖掘（EDM）是一个新兴领域，专注于开发探索源自教育环境的独特数据的技术，并利用这些策略更好地理解学生及其学习环境。它研究的领域广泛，包括从教育软件中的个体学习、计算机支持的协作学习、计算机自适应测试，以及与学生课程不及格或辍学相关的因素等。在教育中应用数据挖掘有诸