论文部分内容阅读
基于edX开放数据,把学生特征分为三大类,通过 Relief算法对学习者特征进行选择,提 取 重要度较髙的7个特征 ,采用几种经典的有监督机器学习方法,建立模型预测学习者表现.实验发现,学习者表现主要由学习者类型和学习者行为两 大类特征决定,对预测结果评估指标比较,证实了逻辑回归和支持向量机算法在该数据集上预测结果正确率较髙.