薛亞楠 楊曉東

摘 ?要：決策樹是從一組無規(guī)則并且無次序的數(shù)據(jù)集中求解分類問題的重要技術(shù)。決策樹不僅是從數(shù)據(jù)集中生成分類器的有效方法，同時也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一個活躍的研究領(lǐng)域。通過決策樹挖掘可以對數(shù)據(jù)進行分類。該文以學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度、完成作業(yè)情況、考勤等為因素，利用決策樹技術(shù)分析影響學(xué)生成績的因素，對學(xué)生成績的影響因素加以探討。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 ?決策樹方法 ?學(xué)生成績

中圖分類號：G64 ? 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）12（c）-0083-02

在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析中，決策樹起著非常重要的作用，其可以構(gòu)建一個決策系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)測。決策樹的結(jié)構(gòu)類似樹型結(jié)構(gòu)，利用樹的結(jié)構(gòu)將記錄進行分類，樹的一個葉結(jié)點就代表某個條件下的一個記錄集。并根據(jù)記錄字段的不同取值建立分支，以此重復(fù)，便可生成決策樹。根據(jù)決策樹的結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)集中的屬性值進行測試可以對未知數(shù)據(jù)對象進行分類識別。決策樹的常用算法包括：ID3算法、C4.5算法、CART算法、CHAID算法等。

1 ?決策樹方法的特點

決策樹因其形狀像樹。所以特點包括：（1）一個決策樹由一系列節(jié)點和分支組成。（2）節(jié)點和子節(jié)點之間形成分支，節(jié)點代表著決策過程中所考慮的屬性，不同屬性值形成不同分支。

基于CLS算法思想和Quinlan的ID3算法思想，改進的決策樹學(xué)習(xí)算法如下。

（1）生成一顆空決策樹和一張訓(xùn)練樣本表。

（2）若訓(xùn)練樣本集T中的所有樣本都屬于同一類，則生成結(jié)點T，并終止學(xué)習(xí)算法。

（3）根據(jù)最大信息增益的原則，先從訓(xùn)練樣本屬性中選擇信息增益最大的屬性，并生成測試性結(jié)點，即根結(jié)點A。

（4）若A的取值為a1，a2，…，am，則根據(jù)A取值不同，將 T劃分為m個子集T1，T2，…，Tm。

（5）對每一個Ti（1≤i≤m），轉(zhuǎn)步驟（2）。

2 ?實證分析

該研究用例是采用某大學(xué)學(xué)生期末數(shù)學(xué)成績數(shù)據(jù)作為挖掘?qū)ο螅瑪?shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)。通過挖掘分析，找出影響學(xué)生成績的主要因素。該文采用基于ID3算法的改進算法建立決策樹。建立決策樹，應(yīng)從以下屬性考慮：（1）學(xué)生對數(shù)學(xué)課的感興趣程度;（2）學(xué)習(xí)態(tài)度;（3）出勤情況;（4）獨立完成作業(yè)情況。

如表1所示，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)成績信息的訓(xùn)練集，將考試結(jié)果分為4類。具體為：A（優(yōu)秀）、B（良好）、C（及格）、D（不及格）。我們的輸出結(jié)果是A、B、C、D，一共30條記錄。其中，取值為A的記錄有17個，取值為B的記錄有9個，取值為C的記錄有2個，取值為D的記錄有2個。則樣本S記為：S1=17，S2=9，S3=2，S4=2。

根據(jù)熵的計算公式，得到：

下面計算信息增益：分別以“對數(shù)學(xué)課感興趣的程度”“學(xué)習(xí)態(tài)度”“課堂考勤”等作為根結(jié)點，計算其信息增益。以屬性“對數(shù)學(xué)感興趣的程度”作為根節(jié)點。取值為感興趣的記錄有17個，其中有14個A、2個B、1個C，0個D;取值為一般的記錄有11個，其中有3個A，7個B，0個 C，1個D;取值為不感興趣的記錄有2個，其中1個D，1個C，0個A，0個B。

計算其相應(yīng)的熵：

然后計算其相應(yīng)的信息增益：

同理，我們得到了以上4個屬性相應(yīng)的信息增值Gain（對數(shù)學(xué)的感興趣程度）=0.511972，Gain（學(xué)習(xí)態(tài)度）=0.708688，Gain（課堂考勤）=0.395689，Gain（獨立完成作業(yè)情況）=0.77499。

最后按信息增益最大的原則選 “獨立完成作業(yè)情況”作為根結(jié)點，并將樣本分成3個部分，然后對每一棵子樹按照遞歸的方法計算，并且進行剪枝，最后得出的決策樹如圖1所示。

從研究得到的決策樹發(fā)現(xiàn)，考試結(jié)果多數(shù)是A（優(yōu)秀）的學(xué)生在作業(yè)完成時，獨立完成作業(yè)情況很好，對數(shù)學(xué)感興趣的學(xué)生往往考試結(jié)果也較好，多數(shù)為A（優(yōu)秀）或B（良好）;而相反，獨立完成作業(yè)較差或?qū)?shù)學(xué)不感興趣的學(xué)生，往往考試結(jié)果都不理想。另外，學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度也是一個不容忽視的因素。

3 ?結(jié)語

該文通過一個實例表述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績分析中的應(yīng)用，通過決策樹方法能夠分析影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績因素的原因，獨立完成作業(yè)情況，課堂考勤以及學(xué)習(xí)態(tài)度都對學(xué)生成績有著相互影響，通過分析影響學(xué)生成績的因素，從而制定相應(yīng)的措施，達到提高教學(xué)質(zhì)量的目的，同時對于學(xué)校和教師來說可以通過決策樹分析重點管理學(xué)生，幫助有效提高學(xué)習(xí)成績。

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