本申請實施例提供一種模型訓練方法、裝置、存儲介質和電子設備,該模型訓練方法包括:獲取訓練樣本數據;其中,所述訓練樣本數據包括樣本學生的有效上網時長;利用所述訓練樣本數據對待優(yōu)化學生成績預測模型進行訓練,獲得訓練好的目標學生成績預測模型;基于所述目標學生成績預測模型輸出的預測值的誤差的分布,計算概率密度函數,并通過所述概率密度函數確定所述樣本學生的掛科概率;確定所述掛科概率對應的召回率和精準率;利用所述掛科概率對應的召回率和精準率,對所述目標學生成績預測模型的性能進行評估。借助于上述技術方案,本申請實施例能夠有效地提高預測的學生成績準確率。
聲明:
“模型訓練方法、裝置、存儲介質和電子設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)