基于决策树的高校学生贫困状态识别模型构建

针对高校学生管理过程中贫困生状态动态跟踪精确性差的问题,本文拟基于决策树技术,提出一种学生贫困状态识别模型,对学生贫困状态可进行信息分析,大大提高学生管理工作效率。现阶段贫困生数据信息是处于不断更新的状态,传统的分析手段难以依据贫困生动态数据信息及时高效的判定学生的贫困状态,导致学校不能跟踪贫困生的实时贫困信息,使得贫困生资助工作失准。本文提出的基于数据挖掘技术的贫困生贫困状态识别模型使用C4.5决策树算法,分析了决策树算法的构建过程,依据学校数据进行智慧化数据采集与预处理。在此基础上选取训练数据集进行实验,结果表明,该识别模型的准确率达97.49%。