【摘 要】
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针对传统考研成绩变量预测方法的变量关联性低,导致预测结果存在较大误差的问题,提出基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法。收集并处理历年考研成绩数据和学生成绩数据,
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目(61175246)
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针对传统考研成绩变量预测方法的变量关联性低,导致预测结果存在较大误差的问题,提出基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法。收集并处理历年考研成绩数据和学生成绩数据,作为成绩变量预测的初始数据。设置考研成绩的预测变量,建立Logistic回归分类算法模型,通过该模型的运算提高考研成绩变量之间的关联性。综合历年考研成绩数据的发展规律以及变量的影响因素分析结果,得出考研成绩变量的预测结果。通过对比实验分析得出结论:基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法的预测误差率较低,预测准确性较高。
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