《表5 基于9个科目属性变量的4次迭代随机森林学生成绩等级分类混淆矩阵》

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《基于因子分析和迭代随机森林方法的学生成绩综合评价——以都匀市某高中为例》

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从图2中可以清晰的看出无论是在训练集还是在测试集中C等级的学生大约占到总人数的一半，在训练集中B等级稍高于D等级，而A等级学生最少有4人；在测试集中D等级学生成绩高于B等级，A等级最少只有2人。把学生的9个科目的成绩作为属性特征即自变量，依据70%训练集构建迭代随机森林模型，采用4次迭代随机森林方法对30%的学生成绩进行等级分类，得到相应的混淆矩阵如表5。