摘要：为了预测学生在大学一年级以后的异动情况，利用机器学习中的随机森林算法建立相应的预测模型．该模型选取了学生大学一年级的总学分和13门大学一年级的课程成绩作为特征，利用随机森林算法模型对该生异动情况建立了预测模型．在建立模型时，考虑到异动学生数量与非异动学生数量相差很大的问题，提出了解决这种不平衡数据集问题的方法．结果显示，此模型达到了较好的预测效果，总体预测准确率85．4％；Matthew相关系数0．6183．http://www.cqvip.com//QK/94746B/201201/41506794.html

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