【摘 要】
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近年来随着高等教育的普及,高校人数也随之激增。同时对于高校中经济有一定困难的学生,党和政府也下发了一系列文件来帮助困难学生,使他们顺利完成学业。当前高校决定是否资助贫困生以及确定资助学生的助学金发放等级是按照“学生申请—老师签字—学校审批”的程序来进行的,这样的程序不可避免的会受到一些人为因素的影响。与此同时,随着大数据和互联网时代的到来为高校处理精准资助问题提供了新的思路和技术支持。本论文采用四
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近年来随着高等教育的普及,高校人数也随之激增。同时对于高校中经济有一定困难的学生,党和政府也下发了一系列文件来帮助困难学生,使他们顺利完成学业。当前高校决定是否资助贫困生以及确定资助学生的助学金发放等级是按照“学生申请—老师签字—学校审批”的程序来进行的,这样的程序不可避免的会受到一些人为因素的影响。与此同时,随着大数据和互联网时代的到来为高校处理精准资助问题提供了新的思路和技术支持。本论文采用四川某高校2013—2015两年的学生在校行作为数据挖掘对象,使用数据挖掘技术和机器学习算法建立高校助学金精准预测模型并以F1值作为该模型的评估指标。本文首先进行数据预处理,接着进行探索性数据分析和特征工程以期获得优秀的特征数据。随后通过交叉验证法校验模型精度,并在模型构建过程中对比了随机森林算法、AdaBoost算法、支持向量机以及GBDT算法在助学金精准预测模型上的效果,初步发现GBDT算法效果相对最优。为了进一步提高助学金预测模型的性能,本文利用集成学习中的Stacking方法进行多模型融合,最后结合GBDT算法,AdaBoost算法和随机森林算法通过一定比例融合由此进一步提升了模型的性能。这种基于多策略的组合模型可以帮助管理者获取大学生在校期间的日常行为数据和贫困生在该模型的资助等级划分,从而辅助发现“虚假认定”和“隐形贫困”学生,对于优化高校助学金评选发放,节省高校相关管理者时间和完善助学金发放监督机制都具有实际意义。
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