基于线性回归的考研成绩分析与预测

• 作者: 张懿 胡春美
• 来源期刊: 中国宽带
• 关键词: 线性回归 机器学习 预测 spark
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 互联网+教育
• 页码范围: 145-147
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

随着社会的发展与进步,高学历人才越来越多,硕士研究生已经成为了很多行业的敲门砖,越来越多的大学生从入学起就准备考研,考研的竞争率也逐步扩大.本文前期收集了大量大学生的成绩数据,包括了其本科期间主要课程的成绩和研究生考试的初始成绩,经过适当规模的探索分析,发现了在一些本科课程成绩与研究生考试初始成绩间具有线性的关系.基于spark ml构件了线性回归模型,并利用模型进行了预测测试,同时对模型进行了显著性及共线性检验,最终得到的模型是理想的,可以帮助考研学子合理择校并有计划和针对性的复习,圆他们的研究生梦.