一种基于机器学习的贫困家庭识别方法.pdf

【基于机器学习的贫困家庭识别方法】 随着教育公平理念的深入，如何准确识别贫困家庭，以便为贫困学生提供有效的教育援助，成为了当前教育领域的重要课题。机器学习技术在此背景下得到了广泛应用，通过分析大量数据，构建精准识别模型，提高了贫困家庭识别的准确性。 本文主要探讨了一种基于机器学习的贫困家庭识别方法，旨在改善高校资助体系现状，实现精细化的资助策略。研究以哥斯达黎加的贫困数据集为样本，通过数据预处理，构建了贫困家庭的特征库。接着，运用多种机器学习算法，包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树和随机森林，对贫困家庭进行识别。实验结果显示，集成学习算法（如随机森林）在识别性能上优于传统单一算法，随机森林的预测准确率平均达到了89%。 贫困家庭识别的关键在于选择合适的特征和有效的模型。机器学习的优势在于可以从复杂的数据中挖掘隐藏的模式，通过训练数据学习出一个能够预测贫困状态的模型。在本研究中，不同算法的比较显示，随机森林算法具有较高的预测能力和稳定性，这可能是由于其能处理高维度数据和有效减少过拟合的能力。 贫困生的精准识别对于实施公平公正的教育救助至关重要。传统的识别方法可能受到主观因素影响，而机器学习模型则可以依据客观数据进行决策，减少了人为误差。通过机器学习，可以更准确地分析和预测贫困家庭状况，从而制定出以人为本的差异化资助策略，确保资金流向真正需要帮助的家庭，避免因贫困而失学的情况发生。 近年来，国内外学者对贫困生识别工作进行了多角度的研究。李静利用随机森林模型预测助学金等级，谢颖等人将隐马尔可夫模型应用到贫困生认定中，蔡炫引入家庭人力资源概念以增强分析的深度，苗兴国强调了家庭经济因素在认定中的核心地位。这些研究为贫困生识别提供了理论支持和实践指导。 基于机器学习的贫困家庭识别方法是利用科技手段提升社会公平的重要途径，它有助于建立更加科学、公正的资助体系，确保教育资源的合理分配，促进教育公平。未来，随着数据收集和处理能力的增强，以及更多机器学习算法的创新，贫困家庭识别的准确性和效率将进一步提升。