【摘 要】
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国家为了让每一位学生都能公平地享受教育权利,一直都致力于保障教育公平,设立国家助学金资助贫困学生并努力改善助学体系。但是,目前的助学金资助对象的认定程序存在着诸多的问题。由于高校并没有直接接触学生的具体家庭背景,只能根据学生申请的书面材料进行判断。然而,有些学生利用社会关系通过开虚假贫困证明,夸大家庭的贫困程度等手段骗取助学金名额,导致部分真正的贫困生无法得到国家的资助。所以每年都有不少学校出现所
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国家为了让每一位学生都能公平地享受教育权利,一直都致力于保障教育公平,设立国家助学金资助贫困学生并努力改善助学体系。但是,目前的助学金资助对象的认定程序存在着诸多的问题。由于高校并没有直接接触学生的具体家庭背景,只能根据学生申请的书面材料进行判断。然而,有些学生利用社会关系通过开虚假贫困证明,夸大家庭的贫困程度等手段骗取助学金名额,导致部分真正的贫困生无法得到国家的资助。所以每年都有不少学校出现所谓的“虚假认定”贫困生,这引起了社会的广泛关注。大数据时代的发展,为越来越多传统领域难以解决的问题融入了互联网的思维和提供新的解决思路。本文采用某高校学生近两年的助学金获取情况以及学生产生的一卡通消费、学习情况、生活习惯等记录作为数据集,然后利用机器学习相关技术帮助管理者掌握学生在校期间的真实消费情况、经济水平,为发现“隐性贫困”与疑似“虚假认定”学生提供重要思路。完成的主要工作如下:（1）基于学生的消费和行为数据集进行了数据统计探索工作,分析出部分特征（如消费总额、消费方式、学生排名）在两类学生群体具有明显的差异。然后基于分析工作得到的思路进行特征工程,对原始数据进行缺失值处理、独热编码及归一化等。根据时间、地点等维度构造出诸多衍生特征,然后利用稳定性选择法的思想进行特征选择,筛选出得分最高的68个特征作为实验的样本集。最后针对助学金数据集的标签存在样本不平衡的情况,使用SMOTE算法对少数类进行了样本扩充,解决样本不平衡的问题。（2）基于经过特征工程后的助学金数据集,本文分别使用了朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、随机森林、XGBoost进行单一模型实验,利用二分类常见的评价标准AUC得出各模型的得分,结果表明XGBoost在单一模型之中表现最好。然后利用网格搜索的思想寻找XGBoost各参数的最佳值。针对单一模型容易受数据集影响等缺点,本文设计了一种基于Bagging思想的XGBoost混合模型,最后通过实验表明Bagging&XGBoost混合模型具有更好的鲁棒性。
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