大数据环境下利用随机森林算法和 决策树的贫困生认定方法

针对当前校园扶贫工作普遍存在的“隐形贫困”及疑似“虚假贫困”等问题，提出了利用随机森林算法和决策树的贫困生认定方法首先，利用智慧校园大数据环境获取高校内学生的基本信息、消费信息等数据，找出10个具有分类能力的特征；然后使用基于permutation随机置换的残差均方减小量来衡量对于变量重要性评分；最后，基于随机森林算法和决策树进行判别与分类实验结果表明，提出的方法具有一定的准确性，相比Adaboost方法，无论是预测准确度还是平均绝对误差，随机森林方法都更出色