预测用户是不是能够解决问题

Posted 2023-03-12

【中文标题】预测用户是不是能够解决问题

【英文标题】：Making prediction whether user will be able to solve a thing or not预测用户是否能够解决问题

【发布时间】：2016-04-29 23:10:14

【问题描述】：

我在 csv 中有 3 个数据集 带有属性的问题.csv：

身份证 级别 准确度 solved_count error_count 标签1 标签2 标签3 标签4 标签5

带有属性的Submission.csv：

user_id problem_id 已解决状态

user.csv 与

user_id solved_count 尝试

我现在想在测试数据集上预测用户是否能够解决问题。

我正在考虑应用朴素贝叶斯分类。但我不知道如何解决这个问题。我想我必须在 arff 中制作一个通用数据集，以便与 Weka 或 sckit learn 一起使用。告诉我如何解决这个问题。

【参考方案1】：

如果您想使用 weka，您应该将所有数据集连接在一起。 获取一组属性如下：

user_id 身份证 级别 准确度 solved_count error_count 标签1 标签2 标签3 标签4 标签5 solved_count 尝试 solved_status（这将是你的课程）

完成这项工作后，您必须将数据集加载到 weka explorer 或 java 代码中。 您必须根据您的数据集构建分类器。 然后，您可以预测solved_status 将为空的新实例。

【讨论】：

你可以使用不同的分类器。最常见的是j48、随机森林、朴素贝叶斯、knn、svn。检查所有这些并选择获得最佳结果的那个。