特征融合和集成学习在大学生助学金预测中的应用

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10885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0.9545,为大学生助学金发放提供了一种辅助决策手段。

大学生助学金的量化评判

用助学金资助困难学生完成学业是我国的一项惠民政策,如何合理的分配好这部分资金是一个很重要的任务.本文应用多级模糊综合评判方法,将各种影响因素量化,从而方便大学生助学金等级的评估,使评价具有科学性和合理性.

大学生奖助学金发放工作中的问题及对策

近年来，贫困大学生日益受到国家和社会的重视，随着我国经济的发展，国家对家庭贫困大学生在奖助学金的资助力度上有了很大的提高。随着资助范围和资助力度的加大，在实际发放工作中容易出现困难尺度难以把握，贫困生认定困难等问题，亟待认真分析，加以解决。本文结合这几年的工作经验，就贫困大学生奖助学金的评选和发放工作做了一些研究，并有针对性地提出了几点建议和解决方法。

大学生贫困及奖助学金的政策效果研究

文章以大学生贫困及奖助金的政策效果为研究对象,对贫困大学生定义、贫困大学生奖助学金政策主要内容进行阐述。基于此,对大学生奖助学金政策实施过程中,出现问题进行研究,并提出针对性建议。