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评估和评价不同的机器学习算法来预测学生的表现

表8

再准确结果。

研究 一年 预测功能 精度(%)

(32] 2017年 性别、年龄、知识得分,技能分数,CGPA,组异质性和标签类 95.5
(33] 2017年 学校、性别、地址、家庭规模、家长地位,父母的工作,《卫报》,支持,活动,托儿所,互联网,和浪漫的关系 93年
(50] 2018年 父母的收入,学期,家庭成员,CGPA 95.8
(34] 2019年 国籍、性别、出生地、父母的责任,阶段,成绩,SectionID,话题,出席,学期,举起的手,访问资源,讨论,和家长的满意度 69年
(35] 2019年 性别、年龄、学校、地址、家长地位,父母的教育,父母的工作,家庭规模,卫报,旅行时间和学习时间 88年
(43] 2020年 缺席、虚拟学习访问结果投票系统,演示结果,和个人报告结果 74年