论文研究 学生辍学问题中预测算法的评估

大学辍学是一个日益严重的问题，近年来，它正在使用计算机技术来协助检测过程。 本文提出了一些预测算法的评估，以检测出极有可能出现学者遗弃的学生。 该方法使用过去学者时期的真实数据来创建具有不同学生信息（即个人，经济和学术记录）的数据集。 在实验阶段选择的算法是：J48决策树，K近邻算法和支持向量机。 我们使用两个相似度指标将具有至少80％相似度的个案划分为数据集，以评估每个个案。 我们使用2010年至2016年的数据以及真实学生的信息来预测一段时间内一次考试中是否存在真正的学术辍学的可能性。 结果表明，在两个实验中，J48算法均具有较好的性能。 此外，为每个学生生成的树被视为关注的途径，达到了约