一种基于支持向量机和最大互相关熵的成绩预测方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机和最大互相关熵的成绩预测方法，通过对用户进行卡特尔16PF心理测验，获取用户的人格因子数据作为样本特征集，同年获取到其全国大学生英语四级(CET‑4)考试成绩作为样本标签；然后在样本集上使用本发明中提出的基于支持向量机和最大互相关熵回归的人格因素对CET‑4成绩预测方法。该方法首先建立支持向量机分类器对样本集进行细粒度的划分，然后在分类器过滤后的样本集上采用基于最大互相关熵的多元线性回归的方法建立预测模型。本发明通过大学生卡特尔16PF心理测验可完成对其同年CET‑4成绩的预测，并且本发明对于卡特尔心理测验中产生的误差、Pearson相关系数强筛选人格因子、多元回归分析弱筛选人格因子等情况有着很好的鲁棒性和准确性。