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大数据背景下基于不平衡数据集的高校贫困学生精准认定研究

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摘要摘要：在大数据背景下，高校贫困学生的精准认定面临着数据不平衡的挑战。针对高校贫困学生数据集的不平衡问题，研究分别使用了基于算法的方法（如成本敏感学习和集成学习）和基于数据层面的方法（如SMOTE过采样技术）进行处理。最终提出了结合算法与数据层面方法的综合处理策略，综合处理策略在提高模型对少数类别的识别能力方面表现优异，特别是在准确率、召回率和F1分数等方面均显著优于其他方法，为高校贫困学生的精准认定提供了有力支持。

DOI 5jo2opk1z4/8789912

作者赵露

机构地区安徽电子信息职业技术学院安徽蚌埠 233000

出处《中国科技信息》 2024年17期

关键词大数据，高校贫困学生，精准认定，不平衡数据集

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年11月20日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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大数据，高校贫困学生，精准认定，不平衡数据集

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