一种基于特征选择与集成学习的教师奖项预测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征选择与集成学习的教师奖项预测方法，首先采集有关教师各方面表现的样本数据以及对应的教师奖项分类情况数据，利用多个不同的特征选择方法分别对样本数据集进行特征选择，得到对应于各方法的最优特征子集；将得到的对应于各特征选择方法的最优特征子集和教师奖项分类情况数据分别组成i个数据集，采用集成学习方法对各数据集进行学习和验证，分别得到各数据集对应的分类器模型；选择效果最好的特征选择方法与分类器模型作为最终的教师奖项评定模型；最后对未知类别的教师样本，使用所得的教师奖项评定模型进行类别预测，即可得到教师奖项预测结果。