无偿献血与家庭经济因素对校内评价的影响——决策树算法分析

本资源是一份关于数据挖掘的文档，主要探讨的是基于无偿献血行为、家庭背景以及家庭人均年收入等因素，通过决策树算法来预测个体的还款概率。文档内容涉及一系列数据集，每个样本都包含以下几个关键属性： 1. 在校综合评价指数：这是一项反映学生学业表现或综合素质的指标，与家庭鼓励程度有关，分为鼓励、不鼓励两种情况。 2. 是否无偿献血：这是一个重要的变量，分为有过献血经历和没有献血经历两类。对于有献血记录的家庭，其家庭人均年收入与在校综合评价指数的关联被进一步分析。 3. 家庭人均年收入：这是经济状况的反映，不同数值对应着不同的在校综合评价指数和家长鼓励态度，这对于理解个体的还款能力具有重要意义。 文档中的数据示例展示了不同情况下家庭特征与还款可能性之间的关系。例如，有的学生家庭如果人均年收入较高（如44316元以上），且家长鼓励，校综合评价指数较高，可能表明该家庭成员有较好的信用倾向。相反，如果家庭人均年收入较低（如27713元以下），并且家长不鼓励，综合评价指数也较低，那么其还款概率可能会相对较低。 通过对这些数据进行深入挖掘，研究者可以构建一个预测模型，帮助金融机构或教育机构更好地评估潜在借款人的还款风险，或者为学生提供个性化的指导和支持。这种决策树算法的应用有助于提升风险管理的精确度，并在教育、金融等领域发挥实际作用。