3. 在第2问基础上，结合附件4-7饮食种类数据，改进你们的预测模型，比较分析相关同学的预测结果变化情况。

针对这个问题，我们可以采用以下步骤进行回答：

1. 数据处理：首先，我们需要将附件1-3的数据整合起来，得到每个学生的平均消费金额。然后，我们需要将附件8中的贫困等级数据与附件9中的学生信息进行匹配，得到每个学生的贫困等级。接着，我们需要将附件4-7中的饮食种类数据与附件1-3中的消费金额数据进行匹配，得到每个学生的饮食种类信息。

2. 改进预测模型：在第2问中，我们已经建立了一个预测贫困等级的模型。在这个问题中，我们需要结合附件4-7中的饮食种类数据，进一步改进我们的模型。我们可以将饮食种类作为额外的特征变量，加入到模型中，重新训练模型。这样，我们可以得到一个更加准确的贫困等级预测模型。

3. 比较分析预测结果变化情况：使用新的预测模型，对附件9中的学生进行预测，得到预测的贫困等级，并将其与第2问中的预测结果进行比较。同时，我们可以选取一些相关同学，比较其预测结果的变化情况，分析饮食种类对贫困等级预测的影响。

总之，我们可以通过加入饮食种类数据，改进预测模型，提高预测的准确性。同时，我们可以分析饮食种类对贫困等级预测的影响，为学校提供更加精细化的贫困生资助政策，有针对性地提供帮助。

相关问题

1. 附件0是性别信息。附件1-3是该组学生不同学年的日三餐餐厅消费金额数据记录（部分），附件4-7同时给出了其中部分同学的饮食种类信息。请你的团队针对这些数据建立模型，挖掘不同代表性群体，并定量分析该群体三学年的主要消费行为特征变化规律、饮食种类变化规律等。注意建模前需对数据进行必要预处理（如删除不相关数据、缺失补全、特征提取等）。

针对附件0-7的数据，我们可以采用以下步骤进行建模：

1. 数据预处理：

- 删除不相关数据：根据问题描述，附件0是性别信息，附件1-3是该组学生不同学年的日三餐餐厅消费金额数据记录（部分），附件4-7同时给出了其中部分同学的饮食种类信息。因此，我们需要删除与这些信息无关的数据。
- 缺失补全：对于存在缺失值的数据，我们可以采用插值法、均值法等方法进行补全。
- 特征提取：对于附件1-3的数据，我们可以提取出每个学生的平均每餐消费金额，作为一个特征。对于附件4-7的数据，我们可以提取出每个学生的饮食种类数量、主要饮食种类等特征。

2. 模型建立：

我们可以采用聚类算法对学生进行分组，找出不同代表性群体。常用的聚类算法包括K-Means、层次聚类等。在聚类过程中，我们可以选择不同的距离度量方法、聚类簇数等参数，并通过评估指标（如轮廓系数、DBI指数等）来选择最优的聚类结果。

3. 结果分析：

针对不同代表性群体，我们可以分别分析他们的三学年的主要消费行为特征变化规律、饮食种类变化规律等。例如，我们可以比较不同群体在不同学年的平均每餐消费金额、主要饮食种类等方面的差异，以及这些差异背后的原因（如收入、文化背景、健康意识等因素的影响）。通过这些分析，我们可以为学校提供更加精准的食堂管理建议，以满足不同群体的需求。

2. 除以上信息外，附件8给出部分同学第一学年后经其它方式认定的贫困程度等级（粗粒度），其中等级2准确（可能不全）、其它等级认定可能有少量偏差。请建立数学模型依据消费行为（附件1-3）预测贫困程度，补全附件9（不要改动附件9的已有数据及顺序）并作为附件提交；进一步结合第1问研究结论预测该组同学第二、第三学年的贫困程度隐形认定等级，分析相关变化。

针对这个问题，我们可以采用以下步骤进行回答：

1. 数据处理：首先，我们需要将附件1-3的数据整合起来，得到每个学生的平均消费金额。然后，我们需要将附件8中的贫困等级数据与附件9中的学生信息进行匹配，得到每个学生的贫困等级。

2. 建立模型：我们可以采用机器学习的方法，如决策树、随机森林、支持向量机等，建立一个预测贫困等级的模型。我们可以将附件1-3中的消费金额作为特征变量，将附件8中的贫困等级作为目标变量，训练出一个模型。

3. 预测贫困等级：使用训练好的模型，对附件9中的学生进行预测，得到预测的贫困等级，并将其填入附件9中的空缺位置。

4. 分析相关变化：结合第1问的研究结果，我们可以对第2、3学年的贫困程度进行预测，分析相关变化。我们可以使用同样的模型，根据第2、3学年的消费数据，预测每个学生的贫困等级，并与第1问的研究结果进行比较，分析相关变化规律。

总之，我们可以通过建立模型，预测学生的贫困等级，对其进行分类，然后结合第1问的研究结果，分析贫困等级的变化规律。这样可以为学校提供更加精细化的贫困生资助政策，有针对性地提供帮助。