【技術實現步驟摘要】
本專利技術一般涉及機器學習和數據分析領域，更具體地說，涉及一種基于申請者個人資料預測學校錄取的系統和方法。
技術介紹
1、申請學校，尤其是高等教育機構，像大學和學院，對很多學生來說是一個相當復雜且有壓力的過程。其中一個主要的挑戰是在錄取過程中的不確定性。每個學校通常都有自己評估申請者的標準，可能包括學業表現、標準化測驗成績、課外活動、志工工作、個人陳述和推薦信等等。然而，這些因素的重要性在不同學校之間可能有很大的差異，而且對申請者來說，這個過程通常是相當不透明的。
2、此外，許多機構的錄取競爭性很高，這意味著即使是非常優秀的申請者也可能無法被錄取。這種不確定性可能會導致焦慮和壓力，以及未來規劃的困難。因此，需要一種可以提供申請者更個性化和準確的錄取機會預測的工具。
3、市場上存在一些解決方案，試圖基于某些因素預測進入特定學校的可能性。然而，這些解決方案通常依賴于簡單的模型，沒有考慮到錄取過程中各種因素的復雜相互作用。此外，這些模型通?；谶^時的數據，并且無法適應錄取政策和趨勢的變化。
4、因此，我們需要一個更全面且具有彈性的系統，可以提供更準確和個人化的學校錄取預測。這樣的系統將有助于學生、家長和教育輔導員在學校申請過程中進行規劃并做出明智的決策。
技術實現思路
1、鑒于上述的問題，本專利技術之一目的在于提供一個更全面且具有彈性的學校錄取預測系統與學校錄取預測方法。
2、基于上述目的與其他目的，本專利技術提供一種學校錄取預測系統，適于
3、此外，該機器學習模型還包括一損失計算模塊，用于評估機器學習模型的性能。該機器學習模型的訓練過程涉及將數據采集模塊連接到一數據庫，該數據庫存儲了多筆先前申請數據，包括先前申請者的學術數據和活動數據、申請學校以及錄取數據。數據采集模塊會從數據庫中獲取這些先前申請數據，然后數據預處理模塊會對其進行預處理。接下來，屬性選擇模塊會從預處理后的先前申請數據中提取多個屬性。機器學習模型則使用這些屬性和錄取數據進行訓練。訓練完成后，使用損失計算模塊對模型的性能進行評估并生成評估結果。根據評估結果，調整模型的參數，直到評估結果低于預定閾值。
4、在上所述的學校錄取預測系統中，屬性選擇模塊進一步適于評估在該機器學習模型的訓練過程中每一屬性的重要性，該屬性選擇模塊基于該機器學習模型的一反饋進行評估，若該反饋表明該屬性重要，則保留該屬性，若反饋表明該屬性不重要，則移除該屬性。
5、在上所述的學校錄取預測系統中，機器學習模型為一多層感知器模型。
6、在上所述的學校錄取預測系統中，所述屬性包括至少以下一項：平均學分績點、志工工作、工作經驗、課外活動、申請者的興趣和標準化測驗成績。此外，所述屬性還包括至少以下一項：申請者的性別、申請者的國籍、和該學校的錄取率。
7、基于上述目的與其他目的，本專利技術還提供一種學校錄取預測方法，包括以下多個步驟。首先，透過用戶接口接收申請者的個人資料，其中包括學術數據和活動數據。然后，數據采集模塊獲取這些個人資料。接著，數據預處理模塊對申請者的學術數據和活動數據進行預處理。再之后，屬性選擇模塊從預處理后的學術數據和活動數據中提取多個屬性。而機器學習模型則根據屬性選擇模塊所傳遞的屬性生成一個評估報告，評估該申請者是否能被學校錄取。這個評估報告會傳送至用戶接口進行顯示。
8、在訓練過程中機器學習模型的數據采集模塊連接到一個數據庫，該數據庫存儲了多筆先前的申請數據，包括先前申請者的學術數據和活動數據、申請學校以及錄取數據。數據采集模塊從數據庫中獲取這些先前的申請數據，然后數據預處理模塊對這些申請數據進行預處理。接下來，屬性選擇模塊從預處理后的申請數據中提取多個屬性。機器學習模型則使用這些屬性和錄取數據進行訓練。在訓練過程中，利用損失計算模塊評估模型的性能并生成評估結果。根據評估結果，調整機器學習模型的參數，直到評估結果低于預定閾值。
9、本專利技術的學校錄取預測系統與學校錄取預測方法能夠全面而有效地預測學校錄取結果，利用先進的機器學習技術，根據申請者的學術和活動資料準確預測學生被錄取的可能性。
10、為讓本專利技術的上述目的、特征和優點更能明顯易懂，下文將以實施例并配合所附圖式，作詳細說明如下。需注意的是，所附圖式中的各組件僅是示意，并未按照各組件的實際比例進行繪示。
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1.一種學校錄取預測系統，適于對至少一申請者的個人資料進行評估以判別其是否會被學校率取，其特征在于，該學校錄取預測系統包括：
2.如權利要求1所述的學校錄取預測系統，其特征在于，該屬性選擇模塊進一步適于評估在該機器學習模型的訓練過程中每一屬性的重要性，該屬性選擇模塊基于該機器學習模型的一反饋進行評估，若該反饋表明該屬性重要，則保留該屬性，若反饋表明該屬性不重要，則移除該屬性。
3.如權利要求1所述的學校錄取預測系統，其特征在于，該機器學習模型為一多層感知器模型。
4.如權利要求1所述的學校錄取預測系統，其特征在于，所述屬性包括至少以下一項：平均學分績點、志工工作、工作經驗、課外活動、申請者的興趣和標準化測驗成績。
5.如權利要求4所述的學校錄取預測系統，其特征在于，所述屬性還包括至少以下一項：申請者的性別、申請者的國籍、和該學校的錄取率。
6.如權利要求1或權利要求2所述的學校錄取預測系統，其特征在于，該屬性選擇模塊也可以基于預處理數據推導出新的屬性。
7.一種學校錄取預測方法，其特征在于，包括：
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