TY -的A2 -卡里尔,艾哈迈德Mostafa盟——Alsariera Yazan a . AU - Baashar·AU - Alkawsi,贾迈勒非盟-穆斯塔法,Abdulsalam盟——Alkahtani Ammar Ahmed AU -阿里,也不是'ashikin PY - 2022 DA - 2022/05/09 TI -评估和评价不同的机器学习算法来预测学生成绩SP - 4151487六世- 2022 AB -学生成绩大专院校的成功是至关重要的。尤其是学术成就的一个指标用于评价高质量的大学。尽管大量的教育数据,准确预测学生成绩变得更具挑战性。主要原因是有限的研究在各种机器学习(ML)的方法。因此,教育者需要探索有效的建模工具和评估学生成绩而识别的弱点来提高教育成果。现有毫升方法和关键特性预测学生成绩进行了这项工作。相关研究发表在2015年和2021年之间被确定通过一个系统的各种在线数据库的搜索。39研究选择和评估。结果表明,6毫升模型主要用于:决策树(DT),人工神经网络(ann),支持向量机(SVM),再(资讯),线性回归(LinR)和朴素贝叶斯(NB)。我们的研究结果也表明,ANN优于其他模型和更高的准确性。 Furthermore, academic, demographic, internal assessment, and family/personal attributes were the most predominant input variables (e.g., predictive features) used for predicting student performance. Our analysis revealed an increasing number of research in this domain and a broad range of ML algorithms applied. At the same time, the extant body of evidence suggested that ML can be beneficial in identifying and improving various academic performance areas. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4151487 DO - 10.1155/2022/4151487 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -