《表7 Recall评价指标》

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《面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析》

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3）依据Recall评价指标的问题学生（少数类）学业表现模型选择结果如表7所示.对原始数据集未进行非平衡数据处理的情况下，所列5种模型针对少数类Recall均值为0.68，最大值为Random Forest分类器的0.71，最小值为Decision Tree分类器的0.64.对原始数据集采用10种非平衡方法处理时，SMOTEENN抽样方法下5种分类器Recall值都达到峰值，其中Random Forest和Radial SVM分类器表现最优，Recall值分别为0.97和0.96，比未进行采样的情况下Recall分别提高了0.26和0.3.热度图4显示，None、CNN和NearMiss采样下5种分类器对应区域颜色较浅，分类效果一般，SMOTE和SMO-TEENN对应区域颜色最深，分类效果最好.