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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种弹性网模型驱动的学困学生综合特征分析与画像方法，包括包括以下步骤：获取学生的综合数据信息，构建数据集；对数据集内的数据进行预处理和标准化，确保数据信息的准确性和数据格式的一致性；对经过预处理后的数据进行特征分析，选择与学困学生的识别最相关的特征模块构建弹性网模型。相较于传统方法，本技术方案所整合的数据资源比较全面，将这些数据资源统一处理后所得到的特征模块能够提供更为全面的学生画像，帮助教育者深入理解学困学生的具体问题和需要；不仅如此，弹性网模型通过结合L1和L2正则化，不仅在特征选择上更为有效，还能够处理特征间的多重共线性问题。
主权项：1.一种弹性网模型驱动的学困学生综合特征分析与画像方法，其特征在于，包括以下步骤：获取学生的综合数据信息，构建数据集；对数据集内的数据进行预处理和标准化，确保数据信息的准确性和数据格式的一致性；对经过预处理后的数据进行特征分析，选择与学困学生的识别最相关的特征模块构建弹性网模型；对弹性网模型进行训练，并基于训练后的弹性网模型对学生进行预测，根据预测结果将学生分类为学困或非学困；根据弹性网模型的输出结果判断并提取对学困状态具有显著影响的特征，并基于这些关键特征构建学困学生的综合画像；其中，弹性网模型训练的步骤包括：对数据集进行划分，形成多个数据子集，弹性网模型在数据子集上进行训练；设定相关的正则化参数，形成参数网格，通过网格搜索遍历参数网格中的所有参数组合，评估在不同参数组合下弹性网模型的性能；使用交叉验证计算所有参数组合在弹性网模型上的平均性能指标；在所有参数组合中，选择模型性能平均值表现最优的参数组合以获得最佳的弹性网模型泛化能力；根据先验知识弹性网模型选择岭回归或拉索回归，在先验知识不足的情况下，弹性网模型会在岭回归和拉索回归之间进行权衡，综合考虑两种方法的优点来进行建模。
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百度查询： 常州工业职业技术学院 一种弹性网模型驱动的学困学生综合特征分析与画像方法
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