基于Stacking的学生成绩预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211194342.2
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/20;G06K9/62
申请日期：
2022-09-29
申请人：
华北理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于Stacking的学生成绩预测方法
申请号	CN202211194342.2	申请日期	2022-09-29
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-01	公开/公告号	CN115271271A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	华北理工大学	申请人地址	河北省唐山市曹妃甸新城渤海大道21号华北理工大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华北理工大学	当前权利人	华北理工大学
发明人	于复兴;刘欣然;宁学斌;吴亚峰;索依娜
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开一种基于Stacking的学生成绩预测方法，将训练集数据划分为五等份，Stacking方法第一层选用XGBoost、LightGBM、随机森林、决策树作为基模型，对于每个基模型采用5折交叉验证方式，分别得到以train1~train5作为验证集的5个预测输出结果，并将上述预测输出结果纵项拼接；对于第一层的4个基模型，得到train1~train5的模型预测的结果，将他们组成一列新的特征A1~A4；将特征A1~A4作为新的特征列加入到原始训练集A5上，作为第二层模型的输入。Stacking融合方法的预测准确率为84%，相对于单一模型预测有较大的精度提高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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