基于SVR的CET-4成绩预测模型研究

杨素婷

摘要：CET-4成绩及通过率是考察大学生英语能力水平和高校英语教学质量的重要指标。针对CET-4成绩预测问题，提出一种基于支持向量回归算法的预测方法，按照数据预处理、关键特征提取、预测模型构建的步骤完成CET-4成绩回归预测模型设计。以重庆旅游职业学院近年来多批次CET-4成绩数据和学生平时学习过程数据为基础，完成模型試点应用和模型评估，发现优化模型具有更好的可解释性和更高的泛化精度。

关键词： CET-4;回归预测;SVR;特征相关

中图分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）18-0026-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research on CET-4 Score Prediction Model Based on SVR

YANG Su-ting

（Chongqing Vocational Institute of Tourism， Chongqing 40900 China）

Abstract：CET-4 scores and pass rate are important indicators to evaluate college students' English proficiency and College English teaching quality. Aiming at the problem of CET-4 performance prediction， a prediction method was proposed based on support vector regression algorithm. The regression prediction model of CET-4 was designed according to the steps of data preprocessing， key feature extraction and prediction model construction. Based on the CET-4 score data and students' learning process data in recent years， the pilot application and model evaluation of the model were completed. It is found that the optimized model has better interpretability and higher generalization accuracy.

Key words：CET-4; Regression prediction; SVR; Feature correlation

1 引言

大学英语四级考试（CET-4，College English Test Band 4）是由教育部高等教育司主持的全国性英语考试，CET-4成绩及通过率是考察大学生英语能力水平和高校英语教学质量的重要指标[1]。随着教育信息技术和数据挖掘技术的发展与应用，基于学生的英语学习过程数据和CET-4分项数据，运用机器学习算法针对CET-4通过情况开展成绩预测模型研究，分析CET-4成绩的影响关键因素，对优化英语教学实施、提升英语教学质量具有重要意义。

本文针对CET-4成绩预测问题，提出一种基于支持向量回归算法（SVR，Support Vector Regression）的预测方法，按照数据预处理、关键特征提取、预测模型构建的步骤完成CET-4成绩预测模型设计，并以重庆旅游职业学院2017-2019年5批次CET-4成绩数据和学生平时学习过程数据为基础，完成模型试点应用，并以2019年下半年CET-4成绩为主要测试数据集，评估预测模型。

2 SVR算法

CET-4成绩预测是典型的连续数据值预测，可参考的特征属性数据包括历史CET-4的各分项成绩，学生日常学习的过程数据，以及相关学生基础信息，目标属性为CET-4的总成绩，因此选用线性预测模型具有较好的适用性[2]。……