一种基于机器学习技术的科研信用预测模型构建方法

摘要

本发明涉及科研信用预测模型构建技术领域，具体为一种基于机器学习技术的科研信用预测模型构建方法。该模型构建方法，包括以下步骤：S1、搜集并整合科研信用数据；S2、数据清洗，构建科研信用数据集；S3、Gap统计量计算最优聚类分组k值；S4、将样本分为k个簇类；S5、确定训练集；S6、将筛选出来的数据作为数据集，选取重要的特征；S7、划分训练集与测试集，预测新样本所属分类。本发明通过机器学习组合模型对科研信用评级进行预测，给出了一个可供参考的预测模型，评级结果可应用于科研信用管理，从而达到降低行政成本，提高监管效果，营造“自我约束、奖优惩劣”的科研环境的目的。