贫困生数据的累积logistic回归分类

贫困生数据的累积logistic回归分类

论文摘要

目前,我国国内各高校对学生家庭经济困难等级的认定主要还是基于主观判断,为了更合理地判断学生家庭经济困难等级,本文用累积logistic回归方法对学生贫困等级进行分类,并尝试用Bagging方法提高分类准确率。10倍交叉验证结果显示:该方法对学生贫困等级分类准确率为55.224%;对第2类(重点资助对象)和第3类(一般资助对象)区分不明显,而第4类(非资助对象)和第1类(特别资助对象)能相对较好地被分出来。Bagging方法对分类准确率提高不大。最后,本文还结合资助办公室工作人员及其他专家老师的经验和建议分析了分类准确率不高的原因。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 引言
  • 第一章 Bagging 方法
  • 第二章 累积logistic 回归方法
  • 2.1 模型及模型假设
  • 2.2 参数估计
  • 2.3 建立分类器
  • 第三章 模型确立及模型评价
  • 3.1 训练数据集样本容量的选取
  • 3.2 建立分类模型
  • 3.3 分类模型的评价
  • 3.4 提高模型精度
  • 参考文献
  • 致谢
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