《表2 各特征基尼增益结果》

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《学习云空间中基于大数据分析的学情预测研究》

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通过计算训练数据中的各因素与最终成绩间的Gini增益，综合考虑样本维度多样性与有效性，以10-4为分界依据，得出学情主要影响因素与其对应取值，见表2。通过Gini增益计算所得到的特征与文献调研情况基本相符且能够更好地说明其影响程度，从表2可以看出，学习内容相关度、作业成绩均分、学习频率为主要影响因素；而学习情感态度相对较少，可能是本研究中对情感的量化计算仅限于表层内容关键词与所使用的表情方面，未考虑深层隐含情感，导致该值较低。