《表3 各个属性卡方系数表》

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《基于决策树-LMBP神经网络的学生成绩分析及预测模型的研究》

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属性子集选择。一般对于初次收集的学生数据集可能含有较多的属性，其中有些属性与数据挖掘任务是不相关、弱相关或冗余的，应该删除，使数据类的概率分布尽可能接近使用属性所得到的原始分布[13]。通过SPSS分析学生各属性与预测目标G3之间的χ2系数，设置显著水平α为0.05，各个属性相关卡方系数表和冗余属性相关系数表见表3、表4。从表3可得与G3存在明显弱相关的属性为Sex、Activities、Pstaus、Age、Nursery、Health、Guardian、Famrel，将这些属性删除以减少维度，其他属性留给后续实验部分。