基于RapidMiner决策树的学生学习策略预测分析

文章利用RapidMiner工具决策树算法,对学生学习策略进行预测分析,并从中找到有价值的信息。通过对学习策略数据集的预处理、模型选择和模型评估等步骤,获得了一个准确率较高的决策树模型。该模型对学生的学习策略进行了分类,并揭示了不同分类和成绩之间存在的关联。实验结果表明,决策树算法在学习策略预测方面具有较高的价值,并为教育工作者提供了指导学生学习策略的新方法。