随着信息技术的不断发展和教育数据的大量累积,教育机构对于教育数据的挖掘和改善挖掘效果的需求越来越大.在本文中我们探索用离散化方法和少数类样本合成(SMOTE)过采样化技术配合神经网络(neural network)算法和支持向量机(SVM)算法如何提高预测学生最终课程表现模型的准确率并对比几种离散化方法的表现.从实验结果中我们得出使用离散化和SMOTE技术进行预处理后能够显著地提升模型的预测能力,其中使用等频率分箱法进行离散化处理数据集的模型表现最佳.
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