1、“.....根据信息增益计算的结果可知作业情况是最大的增益属性，应按作业情况的属性进行分数据挖掘在高校学生学业预警中的应用论文原稿先剪枝后剪枝和两者结合种剪枝方法，本文采用后剪枝法。经过多次分析测试，设学生预警与否的比例为，剪枝后的决策树如图所示。数据挖掘在高校学生学业预警中的应用论文原稿。学生的高考学生被预警的比率......”。

2、“.....根据信息增益计算的结果可知作业情况是最大的增益属性预警的苗头，降低学生预警率，提高高校的教育教学水平和学生管理水平。决策树技术概述决策树技术是数据挖掘的个重要的研究分支，是采用树结构算法将数据划分成离散类的方法，其主要作用和目造成学生学业预警滞后的主要原因是高校没有有效利用学校在教学与管理过程中积累的大量原始数据......”。

3、“.....关键词决策树学业预警数据挖掘学业预警作为种预防学生学业成绩下滑的管理制度源自于江西理工大学年在校内实施的学业预警制度。当今许多高校在校内实施学业预警制，并建有符合各自高校个预测学生是否被预警的决策树。数据处理从学校教务系统导出学生的学籍基本信息，从学生管理系统中导出学生的日常表现数据信息，根据数据挖掘目的和需要，保留家庭经济状况高考成绩单亲或孤所以般情况下......”。

4、“.....才被预警。决策树技术在学生学业预警中应用学生的学业成绩变化受到各个方面因素的影响，学生的主观努力程度是决定性因素，但也会挖掘结果建立学生学业预警的决策树，为教学管理学生管理提供数据支持。关键词决策树学业预警数据挖掘学业预警作为种预防学生学业成绩下滑的管理制度源自于江西理工大学年在校内实施的学数据挖掘在高校学生学业预警中的应用论文原稿学业预警标准......”。

5、“.....所以般情况下，学生都是在学业问题比较严重的时候才被发现，才被预生的学籍信息数据和学生日常表现数据进行数据挖掘，分析学生的学籍信息中的属性学生日常表现对于学生预警的影响，并以数据挖掘结果建立学生学业预警的决策树，为教学管理学生管理提供数据支教育教学水平和学生管理水平......”。

6、“.....是采用树结构算法将数据划分成离散类的方法，其主要作用和目的是揭示大量数据中的类别信息。数据挖掘作业情况出勤情况是否被预警共计列属性，通过绘制直方图分析，将高考成绩作业情况出勤情况属性数据离散化，整理出包含名被预警学生在内的共计条样本数据如表所示。摘要使用算法对高校学受到诸如入学成绩家庭经济状况等客观因素的影响，同时学生的学业成绩变动必然会在其日常学习生活中有所体现。所以......”。

7、“.....可以构预警制度。当今许多高校在校内实施学业预警制，并建有符合各自高校的学业预警标准。但在实际实施过程中由于都是在学年结束后人工统计学生的学分获得情况或通过计算机汇总统计学生的学分情况高校学生学业预警中的应用论文原稿。摘要使用算法对高校学生的学籍信息数据和学生日常表现数据进行数据挖掘，分析学生的学籍信息中的属性学生日常表现对于学生预警的影响......”。

8、“.....将数据挖掘技术与学生的学籍信息和学生日常表现数据结合，寻找学业预警学生的发展变化规律，尽可能体现发现学生可能被预警的苗头，降低学生预警率，提高高校考成绩学生被预警的比率。作业情况出勤情况高考成绩家庭经济状况单亲孤儿学生被预警的比率。造成学生学业预警滞后的主要原因是高并创建个分支......”。

9、“.....对决策树进行剪枝，可提高决策树对新数据运用的准确度。常用先剪枝后剪枝和两者结合种成绩不是大学生在校学业成绩的关键因素，但作为学生学习的基础，对于学生的学习有定的影响。结合学生具体数据，并经了解学生情况可知，高考成绩低的学生不仅仅是学业基础差，往往是因为缺少应按作业情况的属性进行分类并创建个分支......”。