高校贫困生评定用什么模型比较好

高校贫困生评定是一个多因素综合评估的问题，需要考虑到学生的家庭经济状况、学习成绩、社会背景等多个方面。因此，可以考虑使用多元回归分析、决策树、支持向量机（SVM）等模型进行评定。 1. 多元回归分析：该模型可以通过建立多元线性回归模型，将学生的家庭经济状况、学习成绩、社会背景等多个因素纳入考虑，从而得出学生是否为贫困生的概率或评分。该模型具有较好的可解释性和稳定性，但需要满足一些假设条件，如自变量之间不存在多重共线性等。 2. 决策树：该模型可以通过构建决策树，将学生的各项指标作为节点，根据不同的阈值进行划分，最终得出学生是否为贫困生的结论。该模型具有较好的可解释性和易于理解性，但容易过拟合，需要进行剪枝处理。 3. 支持向量机（SVM）：该模型可以通过将学生的各项指标映射到高维空间中，构建超平面来进行分类。该模型具有较好的泛化能力和鲁棒性，但需要选择合适的核函数和调整参数。 除了上述模型外，还可以考虑使用神经网络、朴素贝叶斯等其他模型进行评定。不同的模型适用于不同的场景和数据特征，需要根据实际情况进行选择。