ID3算法在程序设计课程成绩分析中的应用研究

学生成绩里的决策树模型，ID3 算法的应用还挺典型的。这套方案用的是 2012 级软件工程专业学生的JAVA 程序设计期末成绩，配合基本信息，搞了个能预估优良差概率的模型。流程蛮完整的，从数据到剪枝、去噪、评估都覆盖了，准确率能跑到 90%，实际效果还不错，做教学辅助也挺合适。

ID3 算法比较适合用在这种分类清晰、数据不太复杂的场景。模型核心逻辑不难，主要就是选最大信息增益的字段，一层层拆数据，画成一棵决策树。如果你还没上手过，可以先看看这个ID3 算法决策树程序实现，代码挺直观，适合练手。

再推荐几个还不错的相关资源：像Java 实现的 ID3 决策树及其预测功能，代码偏完整型；数据挖掘中的决策树 ID3 算法探索，思路清晰，适合搞懂底层逻辑；还有这个决策树.zip，下载下来直接能用，省事。

嗯对了，决策树容易过拟合，尤其是样本少或者字段太多的情况。你用的时候注意控制深度，剪枝要舍得做。ID3 不适合连续变量太多的情况，最好是先离散化下字段。

如果你在做课程成绩预测、学业预警系统这类项目，可以把这个模型搬过来改改用。思路有了、代码也有了，省了不少事。