基于决策树的学生成绩分类模型的教学评估系统
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 决策树算法在学生成绩分析中的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.2 高校教学评估评价研究现状 | 第9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘与决策树 | 第11-21页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第11-12页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 | 第11页 |
| 2.1.2 数据挖掘的功能 | 第11-12页 |
| 2.1.3 数据挖掘的步骤 | 第12页 |
| 2.2 分类技术的比较与选择 | 第12-13页 |
| 2.3 决策树技术 | 第13-17页 |
| 2.3.1 决策树的概念 | 第13页 |
| 2.3.2 决策树剪枝 | 第13-14页 |
| 2.3.3 常见的决策树算法 | 第14-17页 |
| 2.4 分类算法的评估 | 第17-20页 |
| 2.4.1 评估指标 | 第17-18页 |
| 2.4.2 评估方法 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于改进决策树的学生成绩分析算法 | 第21-38页 |
| 3.1 学生成绩数据的准备 | 第21-24页 |
| 3.1.1 确定对象及目标 | 第21页 |
| 3.1.2 数据的收集 | 第21-24页 |
| 3.2 数据预处理 | 第24-27页 |
| 3.2.1 属性删除 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据变换 | 第25-26页 |
| 3.2.3 数据清理 | 第26-27页 |
| 3.3 采用C4.5建立决策树模型 | 第27-34页 |
| 3.3.1 传统C4.5算法构建决策树 | 第27-29页 |
| 3.3.2 改进C4.5算法构建决策树 | 第29-32页 |
| 3.3.3 生成分类规则 | 第32-33页 |
| 3.3.4 结果评估分析与建议 | 第33-34页 |
| 3.4 实验及实验结果分析 | 第34-37页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第34页 |
| 3.4.2 实验测试 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第38-56页 |
| 4.1 学生成绩评估系统的需求分析 | 第38页 |
| 4.2 学生成绩管理的现状和解决办法 | 第38-39页 |
| 4.3 系统整体设计 | 第39-44页 |
| 4.3.1 系统架构设计 | 第39页 |
| 4.3.2 系统数据架构设计 | 第39-40页 |
| 4.3.3 系统功能结构 | 第40-43页 |
| 4.3.4 基于决策树的成绩分析模块的设计 | 第43-44页 |
| 4.4 系统UML建模设计 | 第44-47页 |
| 4.5 数据库设计 | 第47-53页 |
| 4.5.1 E-R图 | 第47-49页 |
| 4.5.2 数据表建模设计 | 第49-53页 |
| 4.6 系统实现 | 第53-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 论文总结与主要工作 | 第56页 |
| 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
