基于数据挖掘的高校学生考研成绩预测分析

作     者：王昊禾 张悦 江宇琪 WANG Haohe;ZHANG Yue;JIANG Yuqi

作者机构：安徽建筑大学建筑与规划学院安徽合肥230601 合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 滁州学院美术与设计学院安徽滁州239000 安徽建筑大学学生处安徽合肥230601 

基　　金：安徽省2020年弘扬社会主义核心价值观名师工作室项目(sztsjh-2020-1-50) “‘悦己兮’网络思政育人工作室”项目(sztsjh-2020-1-40) 安徽高校人文社会科学研究项目(SK2020JD03) 

出 版 物：《武夷学院学报》 (Journal of Wuyi University)

年 卷 期：2024年第43卷第1期

页      码：93-97页

摘      要：随着硕士研究生考试初试难度越来越大,影响考研结果的因素众多,以安徽建筑大学建筑类设计专业高校学生为研究对象,以本科毕业生的在校成绩和考研初试成绩作为样本数据,通过Logistic回归分类算法、SVM支持向量机算法、KNN算法三种实验建模测试对比,寻找对应变化规律,提高考研初试成绩变量之间的关联性,从而得出预测结果,从平均预测误差看,Logistic回归分类算法的预测方法具有较高的适应力和稳定性,准确性更适合初试无高数科目的建筑类设计专业高校学生。得出要特别注重加强对专业课、课程设计的学习,同时对政治和英语注意学习态度的结论。为帮助其预测学业发展趋势、制定职业生涯规划上提供数据支撑。

主 题 词：考研初试成绩预测 Logistic算法 SVM算法 KNN算法 建筑类学生 

学科分类：040106[040106] 0401[教育学-教育学类] 04[教育学] 

D　O　I：10.14155/j.cnki.35-1293/g4.2024.01.014

馆 藏 号：203125512...