《表4 SVM分类模型评估参数(人工修正分类结果后)》

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《基于k均值与SVM算法的学生综合评价及分类研究》

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为了模拟教师在遇到特殊情况时需要修正分类结果的情况，我们在200个样本中修改了20个样本的分类结果。结果如表4所示，模型仍然可以保持较好的准确率，说明模型具有优秀的稳定性和泛化能力，可以适用于不同地域，不同教师教学习惯等情况下的学生分类工作。