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贫困生认定文献资料
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随机森林算法在中医药院校贫困生认定预测中的应用研究
中医院校的贫困生认定工作是非常重要的,但是目前的认定方法还存在着不科学不公正等问题.为完善贫困生的认定工作,本文基于随机森林分类算法,对贫困生的认定进行研究.在相同的数据集中,分别使用决策树算法和随机森林算法对贫困生进行分类,决策树算法的平均正确率为74.43％,而随机森林算法模型的平均正确率为85％,并进一步对两种算法进行比较.实验证明,随机森林算法分类正确率较高,适合贫困生的认定工作.随机森林为贫困生的认定提供了一种新方法.
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论高校贫困生认定指标系统的构建
高校贫困生资格认定是开展资助工作的基础，而现有的指标认定系统存在信息采集不全面、指标的精细化程度不高、指标信息模糊不清等问题。要充分挖掘影响学生家庭经济贫困的因素，合理设计和优化家庭经济困难学生认定指标系统量表，结合实际情况，设计出针对家庭经济困难学生身份认定科学、合理的指标系统。
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浅谈高校贫困生认定工作
高校家庭经济困难学生资助工作是当前高校学生工作的重要组成部分.如何做好家庭经济困难学生的认定工作尤为重要,对现在高校的贫困生认定工作的现状进行分析,并提出可行的措施.
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浅议高职院校贫困生认定面临的问题及对策
贫困生认定是贫困生资助政策执行过程中的一个难题.由于资助政策本身具有一定的模糊性,因此,高校普遍结合自身的实际情况将贫困生的认定方法具体化.笔者针对高职院校贫困生认定中存在的问题,提出改进与完善高校贫困生认定工作的建议,以期能够提高贫困资助目标的准确性和济困资金的使用效益.
