《表1 数据集的规模和含义》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于数据挖掘和RandomForest算法的助学金分类研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

文章所有数据来源于数据城堡某高校一卡通两年的脱敏数据集。数据集包含消费行为数据、图书馆门禁数据、寝室门禁数据、助学金分类数据、学生成绩排名数据以及图书馆借阅数据等测试集和训练集分别6个，共计12个文本数据集（见表1）。由于test数据集没有分类标签，而实际的分类标签又未知，不能进行数据测试集的拟合优度和泛化能力的测量，所以助学金模型的数据完全基于训练集的数据，同时采用交叉验证进行模型训练。预留30%的数据用于测试。