机器学习驱动的学生成绩评估：KNN、SVM、决策树与朴素贝叶斯算法对比

"这篇研究论文探讨了如何使用机器学习技术构建一个学生表现评估的专家系统，旨在通过认知决策来公正地评价学生成绩。在 SUSCOM-2019 国际可持续计算科学、技术和管理会议上发表，该研究基于 GLA 大学 500 名学生的数据，考虑了出勤、测验、作业和学期成绩四个关键指标，运用 K 近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树和朴素贝叶斯算法进行模型构建，并对比了它们的准确性，将学生表现分类为优秀、良好和需改进三个等级。" 在当前的教育环境中，学生成绩评估是一个复杂且可能受到主观偏见影响的过程。为了克服这些挑战，研究者提出了利用机器学习方法创建一个专家系统。首先，数据预处理是至关重要的步骤，它涉及到去除数据集中的冗余和噪声，确保模型训练所用的数据质量。这一步通常包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测。 接着，研究中涉及了四种机器学习算法： 1. **K-最近邻（KNN）**：这是一种基于实例的学习，通过查找与新样本最相似的 K 个训练样本，然后根据这些样本的类别进行预测。在学生成绩评估中，KNN 可能会根据学生的历史表现（如出勤率、测验成绩等）来预测其整体表现。 2. **支持向量机（SVM）**：SVM 是一种监督学习模型，通过找到最优超平面来分类数据。在本研究中，SVM 可能被用来找出区分不同表现等级的决定性特征组合。 3. **决策树**：决策树是一种建立分类或回归模型的算法，通过一系列基于特征的规则进行决策。在学生成绩评估中，决策树可以识别哪些因素（如测验分数、作业完成情况）对最终成绩影响最大。 4. **朴素贝叶斯算法**：这是一种基于概率的分类方法，假设各特征之间相互独立。朴素贝叶斯模型可能会分析各个特征（如出勤、作业）对于学生成绩的独立影响。 这些算法在准确度上进行了比较，以确定哪种方法在评估学生表现时最有效。通过将学生数据分为优秀、良好和需改进三类，可以提供更客观、全面的评价标准。这种基于机器学习的方法有助于减少人为偏见，提高成绩评估的公平性和可靠性。 这篇研究论文展示了如何利用机器学习技术来改善传统的学生成绩评估过程，通过算法模型的构建和比较，为教育领域提供了一种更为科学和自动化的决策工具。未来的研究可能进一步优化这些算法，或者探索其他机器学习方法，如深度学习，以提高评估的精确度和解释性。