改进随机森林算法在人才培养质量评价中的应用

• 作者: 付兆殊 刘国柱 孙驰 毕瑶家 王华东
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 改进随机森林 特征选取 加权 人才培养质量评价
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 212-216
• 页数: 5页
• 字数: 4164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007482]

摘要

高校毕业生质量直接关系到高校的社会声誉与发展.为了准确的评价高校的毕业生质量,本文基于某高校计算机类毕业生的历史数据,采用一种改进的随机森林算法构建人才培养质量评价模型.在训练分类器之前,利用RF Ranking方法来度量特征重要性并选取75％ 的特征进行降维处理,以此改善训练样本的非平衡现象;通过对基分类器的训练,测试各个分类器的性能,依据性能的强弱对单个分类器作加权处理,以此降低性能较差的分类器对结果的影响.实践结果表明,该算法提高了人才培养质量评价的准确率和精确度,可以在高校人才培养方面起到指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国柱	青岛科技大学信息科学技术学院	48	148	7.0	9.0
2	王华东	青岛科技大学信息科学技术学院	11	16	3.0	3.0
3	毕瑶家	青岛科技大学信息科学技术学院	4	2	1.0	1.0
4	孙驰	青岛科技大学信息科学技术学院	2	2	1.0	1.0
5	付兆殊	青岛科技大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0