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数 据 分 析 基于决策树算法下的学生录取率数据分析 物流工程01 李洁1 建模结果 决策初步 结果1 实际预测率偏低 23数据给出信息不全 模型具体 问题无法针对各分数层进行精确预测1 在相同的数据中得到尽可能多的信息 2对数据进行优化,提高预测准确率 模型改进 目标2信息获取根据重合度确认相关根据录取率,我们查看了与大学录取率分类重合的分类,重合度最高的聚类为“高中平均成绩”和“大学考成绩”,中等的有“性别”和学校类型。根据目标分类“在这里,我们将是否被大学录取作为标识列,划分为录取率高,录取率中等,录取率低。不同类别的颜色深浅不同对比相关特征我们可以看到,录取率以分数表征不大方便,同时,三个群的人数并不相等,约为1:3:6。 聚 类分析 中度关联性别与两考成绩在录取率一般时关联较明显。重度关联大学考成绩及高中平均成绩在录取率低时是重度关联。轻度关联录取率高时,高中类型与两考成绩都是轻度关联。 关 联分析 交 叉验证 3数据优化 调整分析元分析analysis增加排名对预测效果没有明显影响增加分数档次但是对聚类和关联影响明显结果分析结论对定量分析效果不大对定性有一定效果规模越小,效果越不明显 更改数据规模分析analysis1000当未考取人数被删去预测率提高800未录取人数删去过多,预测率降低600确保一定规模下,预测率与规模成正比规模增长到一定程度,算法的作用就降低 O……ver.
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