优化随机森林算法提升高校人才培养质量评价

"改进随机森林算法在人才培养质量评价中的应用" 在高校教育中，毕业生的质量是衡量学校教育成效的重要指标，直接影响着高校的社会声誉和未来发展。针对这一问题，研究者们提出了利用改进的随机森林算法来构建一个更准确的人才培养质量评价模型。随机森林是一种集成学习方法，通过构建大量的决策树并综合它们的预测结果来提高整体的预测准确性和稳定性。 该研究首先基于某高校计算机类毕业生的历史数据，运用随机森林算法。在构建模型前，研究人员采用了RF Ranking（随机森林特征排名）方法来评估特征的重要性。RF Ranking通过计算每个特征在随机森林中各个决策树节点分裂时的信息增益或基尼指数，确定特征的重要性。通过这种方式，他们选择出最为关键的75%的特征，进行了特征降维处理，从而解决了数据集中可能存在的非平衡问题，即不同类别的样本数量差异较大，可能导致模型偏向于多数类别。 接着，为了进一步优化模型性能，研究者在训练基分类器时，对每个分类器的性能进行了测试。根据这些分类器的性能优劣，他们采用了加权策略，对各个分类器的结果赋予不同的权重。这样做的目的是降低性能较差的分类器对最终预测结果的影响，确保整个随机森林模型的输出更为稳健和准确。 实证结果显示，这种改进的随机森林算法显著提升了人才培养质量评价的准确率和精确度。这意味着它能够更准确地识别和评估毕业生的质量，为高校的教学管理提供更有价值的参考。因此，这种方法不仅有助于高校了解自身在人才培养上的优势和不足，还能为优化教学计划、提升教学质量提供指导，对未来的高校教育改革具有积极的推动作用。 关键词: 改进随机森林；特征选取；加权；人才培养质量评价 该研究工作发表在《计算机系统应用》2020年第29卷第7期，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。通过结合实际的教育数据和先进的机器学习技术，改进的随机森林算法在高等教育评价中的应用具有广阔的应用前景和研究价值。