基于特征交互神经树的学生学业预警预测方法

基于特征交互神经树的学生学业预警预测方法，其方法是：首先从学校系统采集和整理学生在学校里产生的各种行为数据，构建学生行为数据集，通过改进SMOTE算法对少数类样本进行生成，缓解数据集不平衡的问题；其次通过多元高斯编码对平衡后的数据集进行编码，并利用层归一化对平衡后的数据进行标准化；然后将处理后的数据输入特征交互神经树模块FINT Block，加强特征表示能力，利用加权平均机制融合所有DODT输出；最后结合残差连接，将多个FINT Block进行堆叠，得出准确且具有可解释性的学业预警预测分类结果。