决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

决策树算法在计算机基础课程成绩分析体系中的应用研究

研究决策树算法ID3在计算机基础课成绩分析体系中的应用,利用决策树算法挖掘影响计算机文化基础课成绩的主要因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用的信息,为改善该课程的教学效果提供科学依据。     

基于决策树算法的教学评价系统研究

针对高校教学评价系统中评教数据信息量大且复杂的问题,提出用决策树方法中的C4．5算法进行数据挖掘．构建教学评价系统。该系统利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,从而提取有用信息,更好地为管理者的决策分析提供科学依据。     

数据挖掘技术在数字化校园共享数据中心的应用

以数字化校园应用为背景,充分利用数据中心存在的大量教学数据,采用数据挖掘技术中的分类技术和关联规则挖掘算法对教学质量评价数据和学生成绩数据进行了挖掘。通过构造决策树挖掘了教师的职称、学位、年龄与教学质量评价结果之间的潜在联系,通过关联分析理论,对学生课程成绩数据库挖掘了专业课程之间的相关性,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。实验结果表明,所得出的结论对高校教学和人才培养有一定的指导意义。     

基于决策树的学生成绩分类研究

本文根据决策树分类技术对福建省计算机等级考试中的成绩进行分析和挖掘.首先对成绩数据进行离散化处理,设置成决策树分类的属性数据;接着利用ID3改进算法构建成绩分类的决策树模型,并对其剪枝;最后根据模型给出相应的规则和几个教学建议.实验结果表明,利用决策树分类技术在计算机等级考试中进行挖掘分析的方法是有效可行的.     

决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究

高职院校在多年的管理以及教学工作中,相关数据库拥有相当多的学生数据,从中可以提取出高职院校所需要的一些数据,由此,决策树算法在高职院校中得到了广泛的运用。另外,学生的学习成绩可以在一定情况下体现学生的具体学习情况,还可以对教师的教学质量进行侧面的反映。通过对决策树算法的深入了解和探究,对其在学生学习成绩分析中的具体运用进行了探讨。     

ID3决策树算法的改进

针对现有决策树中ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点,提出一种利用优化法的思想来改进信患增益的算法。用ID3算法及改进后的算法建立金融企业决策树分类模型,利用某银行提供的客户信息和银行业务信息等数据,通过客户存款情况,探讨对金融客户进行分类,研究忠实客户的特征。实验中两个方案的比较表明,利用优化法算法来选择决策树分支取值,不但可以加快决策树的生长,而且最重要的是可以得到结构好的决策树,便于从中挖掘好的规则信息。特别是在使用决策树算法来挖掘的数据越多,算法的效率和性能就越好,算法的优越性就越明显。     

高职院校实验教学质量评价中决策树的应用研究

对于计算机教学中的质量评价需要采用新型的决策树来进行评价,实现教学质量的优化升级。决策树方法是一种以数据挖掘为核心技术的算法,主要的优势在于能够从整合的数据中找出潜在的、对决策有价值的信息。文章就针对高职院校实验教学质量评价中决策树的应用进行系统的研究。     

数据挖掘技术在高职院校教学管理中的应用

职业教育是我国教育改革与发展的重点之一,教学管理是提升高职院校教学质量的关键环节。为了提高高职院校教学质量和教学水平,应用大数据挖掘技术对教学数据进行分析。首先采用Apriori算法对学生成绩表、课堂考勤表进行数据处理,然后挖掘隐藏在学习成绩和考勤数据中的规律,分析各学期不及格科目、出勤情况与毕业状态之间的关联规则。通过结果分析与评估,为任课教师和教学管理部门提供指导,帮助科学规划各学期教学管理重点,进一步改进教学管理水平,提高教学质量。     

分类决策树在交通事故成因分析中的应用

交通事故的形成常涉及多种因素,如驾驶人本身、车辆、环境等.以数据挖掘技术中的ID3分类决策树算法对交通事故数据进行分析和研究,得出蕴含在数据中的有益模式,决策树构造结果显示,分类决策树应用于交通事故成因分析中具有可行性与有效性.     

数据挖掘在大学英语教学质量分析中的应用研究

该文将数据挖掘应用于大学英语教学质量分析中,运用CHAID算法对1132名学生的调查数据进行计算,从涵盖大学英语教学过程、条件和环境的大量数据中,发现了影响学生进步率的最重要因素包括学习动机,教学手段和教学模式。该方法得到的决策树可以量化地反映各教学因素对学习质量的影响效果,为提出针对性的改进措施提供了直观而坚实的依据。     

决策树方法在学生成绩分析中的应用

决策树方法是数据挖掘技术中一个活跃的研究领域,该文采用决策树方法对学生成绩进行分析,以快速找到影响学生成绩的原因,有利于提高教学质量．     

基于数据挖掘的高校教学决策支持系统设计

为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果.     

基于决策树的英语专业学业影响因素的关联规则挖掘

利用决策树数据挖掘技术对英语专业学生相关数据信息开展了实验研究,提出了基于实验数据集的决策树挖掘模型,并据此提取了英语专业学业影响因素的关联规则.     

基于WEKA的学生信息的决策分析

利用开源软件WEKA作为数据挖掘工具,通过决策树算法和线性回归方法对湄洲湾职业技术学院同批次560名学生的综合素质测评中三个构成因子得分及期末成绩、分差进行了数据挖掘,并进行了决策分析。     

决策树ID3算法分析及改进

决策树通过对获取的样本数据属性使用信息论知识原理进行解析和归纳,最终形成类似于流程图的树型结构形式。ID3算法是典型采用贪心算法的归纳学习算法,其使用递归方式采用贪心算法来生成决策树。与其他分类技术算法比较,ID3算法有着自己的优势,但在实际应用中,采用决策树ID3算法进行分类时,需要先对数据进行一些处理或改进。     

C4.5决策树法在网络课程知识点个性化设计中的应用

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,通常用来形成分类器和预测模型。对网络课程知识点个性化设计中的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策树C4.5算法对所给数据进行处理,选取决策属性,构造决策树,提取分类规则,获取每一个知识点与不同类型的学生之间的关系。通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果。     

决策树算法在客户分类中的应用

介绍了数据挖掘的概念及决策树的ID3算法,利用该算法对租赁公司的客户进行分类,给出了分类步骤发现了申请或不申请租赁的客户类型特征,从而为公司租赁业务制定最佳指导策略。