229 浏览均方误差（MSE）
平均绝对误差（MAE）
4.4.3 综合评价方法
混淆矩阵
ROC曲线
第5章 实证分析与结果
5.1 数据描述性统计分析
5.1.1 数据集基本情况
样本量
特征维度
5.1.2 学业表现分布特征
分数段分布
学习行为特征
5.2 特征选择与重要性分析
5.2.1 相关性分析
皮尔逊相关系数
热力图展示
5.2.2 特征选择方法应用
主成分分析（PCA）
Lasso回归
5.2.3 特征重要性排序
特征权重分析
重要特征筛选
5.3 模型训练与结果
5.3.1 回归模型结果分析
线性回归模型性能
支持向量回归模型性能
5.3.2 分类模型结果分析
决策树分类结果
随机森林分类结果
5.3.3 模型性能比较
不同模型的优劣势
最优模型选择
5.4 模型优化与提升
5.4.1 超参数调优
网格搜索
随机搜索
5.4.2 模型融合方法
投票机制
堆叠模型
5.4.3 最终模型确定
综合性能最优的模型
第6章 结果分析与讨论
6.1 预测结果分析
6.1.1 预测准确度评价
模型的实际效果
6.1.2 误差分析与原因探讨
预测误差来源
改进建议
6.2 影响学业表现的关键因素
6.2.1 高影响力特征解析
学习时间
课程参与度
6.2.2 不同因素的作用机制
个体差异分析
环境影响探讨
6.3 模型应用的可行性与局限性
6.3.1 模型在实际中的应用价值
早期预警系统
个性化教学支持
6.3.2 模型的局限性与改进方向
数据偏倚问题
模型泛化能力
6.4 与既有研究的比较
6.4.1 方法与结果的对比
与传统方法比较
6.4.2 本研究的创新与突破
多源数据融合的效果
第7章 结论与建议
7.1 研究结论
7.1.1 主要研究发现
最优模型及其性能
7.1.2 研究目标的实现情况
问题解决程度
7.2 教育实践启示
7.2.1 对教育管理者的建议
建立数据驱动的决策机制
7.2.2 对教师教学的启示
根据预测结果调整教学策略
7.2.3 对学生学习的建议
提升自主学习能力
7.3 研究创新点
7.3.1 理论创新
提出新的预测模型框架
7.3.2 方法创新
引入先进的机器学习算法
7.4 研究不足与展望
7.4.1 研究的局限性
数据样本范围有限
7.4.2 未来研究方向
引入更多行为数据
跨区域模型验证
第8章 附录
8.1 数据集样本展示
数据字段说明
样本数据截图
8.2 模型算法代码（若适用）
主要代码段展示
代码功能说明
8.3 调查问卷或访谈提纲（若有）
问卷题目列表
访谈问题要点
结语
总结全文，强调本研究在利用大数据分析预测学生学业表现方面的重要性和贡献，展望未来的研究和应用前景。
