文章以挖掘本科生在校期间基础数据中潜在的学习质量影响因素为目的，选择决策树、随机森林和Boosting三种机器学习模型作为本科生学习质量预测的候选模型，通过模型训练与效果对比，确定最佳的学习质量分类模型，并在此基础上对各特征指标在模型中的贡献度进行量化和评估，进而获得影响学生学习质量的关键因素，可实现对本科生学习质量的有效预测，为学校改进本科教育教学和提高学生学习质量提供可行性的支撑。
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