基于人工智能算法的成绩等级预测研究

针对目前网络教学平台缺少智能化模块、数据分析不充分等问题,我们运用Python中较常用的四种分类算法(随机森林、逻辑回归、SVM向量机、XGboost)对学生在网络教学平台上的学习行为数据进行分析,以实现对课终考试成绩等级进行分类及预测研究。研究结果表明XGboost算法对学生考试成绩等级的分类准确率是相对最高的,达到92.84%。