【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般涉及机器学习和数据分析领域，更具体地说，涉及一种基于申请者个人资料预测学校录取的系统和方法。
技术介绍
1、申请学校，尤其是高等教育机构，像大学和学院，对很多学生来说是一个相当复杂且有压力的过程。其中一个主要的挑战是在录取过程中的不确定性。每个学校通常都有自己评估申请者的标准，可能包括学业表现、标准化测验成绩、课外活动、志工工作、个人陈述和推荐信等等。然而，这些因素的重要性在不同学校之间可能有很大的差异，而且对申请者来说，这个过程通常是相当不透明的。
2、此外，许多机构的录取竞争性很高，这意味着即使是非常优秀的申请者也可能无法被录取。这种不确定性可能会导致焦虑和压力，以及未来规划的困难。因此，需要一种可以提供申请者更个性化和准确的录取机会预测的工具。
3、市场上存在一些解决方案，试图基于某些因素预测进入特定学校的可能性。然而，这些解决方案通常依赖于简单的模型，没有考虑到录取过程中各种因素的复杂相互作用。此外，这些模型通常基于过时的数据，并且无法适应录取政策和趋势的变化。
4、因此，我们需...
【技术保护点】
1.一种学校录取预测系统，适于对至少一申请者的个人资料进行评估以判别其是否会被学校率取，其特征在于，该学校录取预测系统包括：
2.如权利要求1所述的学校录取预测系统，其特征在于，该属性选择模块进一步适于评估在该机器学习模型的训练过程中每一属性的重要性，该属性选择模块基于该机器学习模型的一反馈进行评估，若该反馈表明该属性重要，则保留该属性，若反馈表明该属性不重要，则移除该属性。
3.如权利要求1所述的学校录取预测系统，其特征在于，该机器学习模型为一多层感知器模型。
4.如权利要求1所述的学校录取预测系统，其特征在于，所述属性包括至少以...
【技术特征摘要】
1.一种学校录取预测系统，适于对至少一申请者的个人资料进行评估以判别其是否会被学校率取，其特征在于，该学校录取预测系统包括：
2.如权利要求1所述的学校录取预测系统，其特征在于，该属性选择模块进一步适于评估在该机器学习模型的训练过程中每一属性的重要性，该属性选择模块基于该机器学习模型的一反馈进行评估，若该反馈表明该属性重要，则保留该属性，若反馈表明该属性不重要，则移除该属性。
3.如权利要求1所述的学校录取预测系统，其特征在于，该机器学习模型为一多层感知器模型。
4.如权利要求1所述的学校录取预测系统，其特征在于，所述属性包括至少以下一项：平均学分绩点、志工工作、工作经验、课外活动、申请者的兴趣和标准化测验成绩。
5.如权利要求4所述的学校录取预测系统，其特征在于，所述属性还包括至少以下一项：申请者的性别、申请者的国籍、和该学校的录取率。
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏至贤，吴柏翰，柯良颕，司徒百倍，萧安廷，
申请(专利权)人：方向教育科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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