基于随机森林回归算法的学生成绩预测

王彬兰

贵州工程应用技术学院理学院贵州毕节 551700

摘要：针对学生成绩预测方法过于复杂、预测精度不高的问题，本文提出一种基于随机森林回归算法的学生成绩预测方法，旨在提高学生成绩预测的精度。本文以 650 名学生的基本数据作为样本集，对数据采用三种编码方式进行编码，在一定程度上提高算法的可靠性。为验证该算法的精准度，将其预测结果与决策树算法、支持向量回归算法及线性回归算法的预测结果进行对比。结果表明，在 Leave One Out 编码方式下，随机森林回归算法的预测效果相比其它算法更好，其精度达到 96.72%；在此基础上，进一步利用 Optuna 算法对超参数进行优化，使预测精度提高到 98.34%，相比参数优化之前提高了 1.65%。

关键词：随机森林回归；教育数据挖掘；成绩预测；教育

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