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申请/专利权人：广州铭诚计算机科技有限公司
摘要：一种基于机器学习的学业异常预测方法，包括以下步骤；步骤一：针对某高校学生一卡通数据进行数据预处理，并按学校毕业要求的相关规定标定学业异常学生和非学业异常学生；步骤二：采用DPCA对训练集中的非学业异常学生聚类，按照聚类结果中不同簇的数量比例以不同的采样率进行欠采样，最后将欠采样后的数据与原训练集中的学业异常学生合并形成新的训练集。本发明通过收集学生在校的一卡通和成绩相关数据，采用机器学习的方法预测学业异常学生，为高校学生管理工作提供帮助。
主权项：1.一种基于机器学习的学业异常预测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤一：针对某高校学生一卡通数据进行数据预处理，并按学校毕业要求的相关规定标定学业异常学生和非学业异常学生；步骤二：采用DPCA对训练集中的非学业异常学生聚类，按照聚类结果中不同簇的数量比例以不同的采样率进行欠采样，最后将欠采样后的数据与原训练集中的学业异常学生合并形成新的训练集。
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