我们应该使用哪种预测模型来预测学生的大学列表答案

【问题标题】：Which prediction model should we use to predict the list of colleges for a student我们应该使用哪种预测模型来预测学生的大学列表
【发布时间】：2019-06-17 10:30:05
【问题描述】：

我有一个包含大学名称、学生等级、分支、大学截止日期的训练数据集。我应该使用哪种预测模型来根据学生的排名、大学截止和分支预测学生将被录取的大学列表？

我是机器学习的新手。

我希望输出显示学生可以被录取的大学列表，而不是显示大学是否分配给学生。

【问题讨论】：

几乎所有或大多数机器学习方法都适合您的目的。您可以使用神经网络、PGM 或朴素贝叶斯分类器等。要找到最适合您目的的方法，最好的方法是开始学习机器学习方法。
也许你在本论坛的其他网站上找到了更好的答案，在这里试试：stats.stackexchange.com/questions

标签： machine-learning prediction

【解决方案1】：

您的问题可以被视为一个多班级分类问题，每个大学都将成为一个班级。您可以使用简单的随机森林模型并预测每个学生记录的班级概率。由于您使用的是概率，因此模型将返回大学列表以及概率。设置一个概率阈值，并将高于该阈值的大学作为你的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个多类分类问题。如果您是新手，我建议使用基于树的模型，例如随机森林分类器 (https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html)，或者如果您从随机森林中获得的结果不够好，请尝试 Xgboost。它们易于使用并且在多类分类问题中表现良好。它们还将轻松地为您提供特征重要性，这也将帮助您解释您的模型。

【讨论】：