特征融合和集成学习在大学生助学金预测中的应用

作者：**^*; 李占利; 李学文

来源：西安科技大学学报, 2020, 40(04): 744-750.

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2020.0424

• 集成学习
• 多类别分类
• 梯度提升决策树
• 大学生助学金

随着数字化校园的推行,利用大数据和机器学习算法识别真正困难的大学生,实现助学金公平发放,可为高校资助问题提供技术支持和辅助决策。首先,提出了一种利用多特征融合和集成学习的助学金预测方法,对消费、成绩、出入宿舍、图书借阅等大学生日常行为数据进行预处理和特征提取,分析特征的重要性,并进行特征融合,构造了一个21维特征向量。然后,利用集成学习方法对梯度提升决策树,随机森林,AdaBoost,SVM等分类器进行集成,采用过采样和交叉验证的方法,利用不同组合策略对大学生助学金进行分类预测。通过对10 885位大学生日常行为数据进行实验,结果表明,在3种性能指标(F1、召回率、精确度)上进行测试,平均精确度达到0.954 5,为大学生助学金发放提供了一种辅助决策手段。

• 单位
  西安科技大学