【摘 要】
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硕士研究生调剂是硕士研究生招生工作中的重要环节,是满足考生多元志愿选择、保障考生权益的重要渠道,也是招生单位获得良好生源的重要途径。调剂面试是招生单位择优录取考生的主要形式,也是整个录取工作的重中之重。由于参加调剂的考生可以多元选择志愿,对于招生单位来说,根据已知录取指标,如何准确的控制进入面试的人数是一个非常重要且棘手的问题,过多或过少都会产生显著的负面影响。当前招生单位在这一问题的处理上主要是
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硕士研究生调剂是硕士研究生招生工作中的重要环节,是满足考生多元志愿选择、保障考生权益的重要渠道,也是招生单位获得良好生源的重要途径。调剂面试是招生单位择优录取考生的主要形式,也是整个录取工作的重中之重。由于参加调剂的考生可以多元选择志愿,对于招生单位来说,根据已知录取指标,如何准确的控制进入面试的人数是一个非常重要且棘手的问题,过多或过少都会产生显著的负面影响。当前招生单位在这一问题的处理上主要是基于一些粗糙的经验,缺乏科学的方法和手段,这使得招生效率和质量存在较高的风险。为了有效应对上述问题,本论文以南京某高校2017-2019年的硕士研究生调剂数据为例,运用数据挖掘中的决策树和随机森林算法来预测调剂考生的复试报到情况,并以此来划定合理的复试分数线,为招生单位调剂录取工作提供科学决策支持。本文首先介绍了文中所使用到的三个重要工具:决策树、随机森林以及rshiny包;进而基于问题以及数据类型构建了决策树算法模型和随机森林算法模型,并对二者进行分析和比较;最后为了能够更好地应用本文所提出的方法,通过R语言中的rshiny包开发了一个供招生单位使用的调剂预测系统,实现了复试报到预测结果的可视化,以期提高招生效率和招生质量。
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