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基于随机森林的数学试题难易度分类研究 　　摘要：为了实现教育领域的“个性化”，无论是自由组卷的个性化，还是试题推荐的个性化，都首先需要确定试题难易度。研究目标为寻找新的方法解决基于试题难易度的分类问题，提高分类准确率。以高中数学为例，采用2018年多套高考数学试题作为实验数据，对原始数据各个特征进行相关性分析，剔除影响较小的特征，再采用随机森林算法探索试题难易度分类问题，对参数进行改进优化，并与其它分类方法进行对比。实验结果证明，采用随机森林的高中数学试题分类准确率高达90%，而其它3种分类算法准确率分别为72%、74%、74%。因此得出结论，随机森林算法在高中数学试题难易度分类上有较好表现，能够大幅提高分类准确率。 　　关键词：高中数学;试题难易度;分类算法;决策树;随机森林 　　doi：10.11907/rjdk.191358开放科学（资源服务）标识码（osid）： 　　中图分类号：tp301文献标识码：a文章编号：1672-7800（2020）002-0122-05 　　英标：classificationofmathematicstestabilitydifficultybasedonrandomforest 　　英作：liangqiong-fang，sharen 　　英单：（schoolofinformationsciencetechnology，northeastnormaluniversity，changchun130117，china） 　　abstract：inordertorealizeindividualizationinthefieldofeducation，whetheritistheindividualizationofthefreetestpapersorthepersonalizationofthetestquestions，thedifficultyofthetestquestionsmustfirstlybedetermined.therefore，theresearchgoalofthispaperistofindnewwaystosolvethetestquestions.theclassificationproblemofdifficultyiseasy，andtheaccuracyofclassificationisimproved.takinghighschoolmathematicsasanexample，inthispaper，themathematicstestquestionsofthecollegeentranceexaminationin2018areusedasexperimentaldata，andthecorrelationanalysisofeachfeatureoftheoriginaldataiscarriedouttoeliminatethefeatureswithlessinfluence.thentherandomforestalgorithmisusedtoexplorethedifficultyclassificationofthetestquestions，andtheparametersareimprovedandoptimizedandcomparedwithotherclassificationmethods.experimentsshowthattheaccuracyrateofrandomforestsforhighschoolmathematicstestclassificationisashighas90%，whiletheaccuracyofotherclassificationalgorithmsis72%and74%.therefore，itisconcludedthattherandomforestalgorithmhasexcellentperformanceintheclassificationofhighschoolmathematicsquestionsandcangreatlyimprovetheclassificationaccuracy. 　　keywords：highschoolmathematics;testdifficulty;classificationalgorithm;decisiontree;randomforest 　　0引言 　　近年来，个性化推荐技术正在各个领域迅速兴起，而教育领域作为当今社会必不可少且不容忽視的一部分，越来越需要“个性化”的引入。如今网络试题题库、组卷系统层出不穷，都是为了实现学生的高效练