【摘 要】
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高校毕业生质量直接关系到高校的社会声誉与发展.为了准确的评价高校的毕业生质量,本文基于某高校计算机类毕业生的历史数据,采用一种改进的随机森林算法构建人才培养质量评
【基金项目】
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山东省重点研发计划(2017GGX10107)
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高校毕业生质量直接关系到高校的社会声誉与发展.为了准确的评价高校的毕业生质量,本文基于某高校计算机类毕业生的历史数据,采用一种改进的随机森林算法构建人才培养质量评价模型.在训练分类器之前,利用RF Ranking方法来度量特征重要性并选取75%的特征进行降维处理,以此改善训练样本的非平衡现象;通过对基分类器的训练,测试各个分类器的性能,依据性能的强弱对单个分类器作加权处理,以此降低性能较差的分类器对结果的影响.实践结果表明,该算法提高了人才培养质量评价的准确率和精确度,可以在高校人才培养方面起到指导作用.
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