机器学习 python 预测2022年考研成绩、考研分数线_paython研究生入学预测

大作业2：利用机器学习算法，实现：2022年考研成绩预测。
要求：
1.预测一下2022年考研各门课程的分数线。
2.样本数据的获得与收集，自己提供。
3.使用学过的机器学习算法，
4.编写程序代码
5.训练模型
6.模型测试
百度屏蔽博客园链接，点击访问我的博客园帖子查看代码。

Logistic 考研成绩预测

总览

针对传统考研成绩变量预测方法的变量关联性低,导致预测结果存在较大误差的问题,提出基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法。收集并处理历年考研成绩数据和学生成绩数据,作为成绩变量预测的初始数据。设置考研成绩的预测变量,建立Logistic回归分类算法模型,通过该模型的运算提高考研成绩变量之间的关联性。综合历年考研成绩数据的发展规律以及变量的影响因素分析结果,得出考研成绩变量的预测结果。通过对比实验分析得出结论:基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法的预测误差率较低,预测准确性较高。

引导

从历年研究生考试的报名情况看，报考硕士研究生的学生人数持续增加，2018年我国研究生报名人数为238万人，2019年为…
百度屏蔽博客园链接，点击访问我的博客园帖子查看代码。

部分参考代码

点击上方发链接获取，全部代码

# -*- coding:UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import types
def Gradient_Ascent_test():
    def f_prime(x_old):  # f(x)的导数
        return -2 * x_old + 4

    x_old = -1  # 初始值，给一个小于x_new的值
    x_new = 0  # 梯度上升算法初始值，即从(0,0)开始
    alpha = 0.01  # 步长，也就是学习速率，控制更新的幅度
    presision = 0.00000001  # 精度，也就是更新阈值
    while abs(x_new - x_old) > presision:
        x_old = x_new
        x_new = x_old + alpha * f_prime(x_old)  # 上面提到的公式
    print(x_new)  # 打印最终求解的极值近似值
def loadDataSet():
    dataMat = []  # 创建数据列表
    labelMat = []  # 创建标签列表
    fr = open('testSet.txt')  # 打开文件
    for line in fr.readlines():  # 逐行读取
        lineArr = line.strip().split()  # 去回车，放入列表
        dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])])  # 添加数据
        labelMat.append(int(lineArr[2]))  # 添加标签
    fr.close()  # 关闭文件
    return dataMat, labelMat  # 返回
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

百度屏蔽博客园链接，点击访问我的博客园帖子查看代码。