基于IRFC算法的学生课程成绩预测的研究与应用

学生课程成绩是评价一个学校教学质量优劣的重要指标之一。为了提高学生成绩,需要分析出影响学生成绩提高的因素,论文进行了相关的研究。通过改进对随机森林算法的改进,并结合模拟退火算法提出改进随机森林算法IRFC(Improved Random Forest Classifier),该算法在特征选择、参数优化方面具有很大的优势。将IRFC算法运用到学生成绩预测中,利用历史学生行为的记录来构造学生成绩数据集,从而预测出学生成绩的分类(两类:合格与不合格)。经过对IRFC算法的实验,该算法相比于其他数据挖掘算法准确率更高,执行效率更好。