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摘 要： 以某校本科生的历史成绩数据、一卡通消费数据、校园网日志数据和图书馆刷卡记录数据为基础，提出一种利用学生行为数据来预测学生成绩的方法。选择五种常用于教育数据挖掘的预测方法（逻辑回归算法、支持向量机算法、决策树算法、Ｋ近邻算法和朴素贝叶斯算法），通过Stacking集成进行模型优化，实验结果表明，相较于单独利用成绩和单独利用分类模型预测成绩，该方法准确率更高，该研究对于辅助教学管理，促进智慧校园建设有一定意义。（剩余5981字）
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