实验及技能训练(四):利用分类模型预测学生成绩等级(总成绩15%)75分 去查看
1. 实践目标:
掌握主流的分类模型的实现方法,包括逻辑回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 实践内容:
根据学习者在学习活动中的特征预测学生的成绩等级。
3. 实践操作:
下载附件在本地环境完成:补齐代码,完成对应实验,并撰写实验报告在此处上传。
机器学习和人工智能相关作业更看重完整流程。数据来源、特征处理、模型选择、训练评价这些步骤要连起来理解,单独背概念很容易在实验题里断掉。
写实验说明时,不必堆很多术语。把使用的数据、处理方法、模型输出和误差分析写清楚,比单纯罗列算法名称更有用。
这份资料篇幅不长,使用时可以自己补一页笔记:把题目涉及的关键词、容易出错的判断点和教材位置写在旁边。短资料最怕只看一遍就放过,真正有用的是把它变成自己的复习线索。

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