基于机器学习的四川省高考成绩分析预测

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高考一直以来都是社会关注的焦点之一，与每个家庭息息相关。在现有高考制度下，学生成绩是影响考生录取批次的决定性因素，本文希望通过对学生成绩的研究，找到对录取批次预测的科学方法。
　　机器学习已经被广泛的应用在生物、医学、商业等各大领域，但在高考录取批次的预测上还没有大数据方面的研究。我们采用了将学生成绩转化为累计百分数的处理办法，以便将本文研究模型用于预测。本文选取了决策树、神经网络、支持向量机三种分类方法，分别对2015年的文科、理科录取数据进行比较研究，用10折交叉验证法进行验证和改进，发现支持向量机的预测效果较好,整体正确率达到90%左右。在对模型的适应性检测中，由2014年模型预测得2015年录取批次的文科、理科总体正确率都接近80%。本文认为在2015年取消三本的情况下，仍能体现较好的预测效果，证明了该模型的泛化能力。

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作者
李箫笛;
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作者单位

西南财经大学;

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授予单位西南财经大学;
学科应用统计
授予学位硕士
导师姓名夏怡凡;
年度 2017
页码
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原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类自动推理、机器学习;教育统计学;
关键词
机器学习; 大数据; 高考成绩; 分析预测; 支持向量机;

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