吉林大学学报(信息科学版) ›› 2021, Vol. 39 ›› Issue (1): 114-120.
摘要: 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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