AI可解释性报告 - 甘肃高考志愿助手

📊

报告概览

分析院校数

覆盖甘肃一本批次

数据年份

4年

2021-2024 历史数据

特征维度

多维度评估模型

整体可信度

86%

基于数据完整度

推荐特征重要性分析

以下特征按对推荐结果的影响力排序，数值越高表示该特征在AI决策中权重越大。

考生位次

95%

0.95

历年位次

88%

0.88

招生计划

72%

0.72

专业热度

65%

0.65

学科评估

52%

0.52

学校层次

48%

0.48

地域因素

35%

0.35

就业数据

28%

0.28

AI 决策路径示例

以"兰州大学 - 计算机科学与技术"为例，展示模型从输入到输出的决策链路。

输入考生位次 12,580 ➞ 筛选历年位次 9,000-15,000 院校 ➞ 计算位次匹配度 65% ➞ 评估招生计划变动 -15% ➞ 叠加专业热度系数 1.12 ➞ 输出：冲 / 概率 35%

数据来源与溯源

数据类型	来源	更新频率	可信度	标签
历年录取分数线/位次	甘肃省教育考试院	每年6月	高	官方
招生计划	各高校招生办 / 省考试院	每年5-6月	高	官方
学科评估结果	教育部学位中心	每4-5年	高	官方
学校基本信息	学校官网 / 教育部公示	实时	中高	公开
就业质量报告	各高校年度报告	每年12月	中	公开
录取概率预测	AI 回归模型 + 时序分析	实时计算	中	模型
专业热度指数	搜索趋势 + 报考人数统计	每月	中	模型

推荐模型参数

模型类型

梯度提升回归 (GBRT)

训练样本量

12,480 条录取记录

特征工程

18维 + 3维交叉特征

交叉验证 R2

0.847

位次预测 MAE

± 420 位

模型更新日期

2025-06-10

可信度评估

数据完整度

92%

模型准确度

85%

预测稳定性

78%

整体可信度

86%

重要声明

免责声明：本系统提供的志愿推荐结果基于历年公开录取数据及AI算法模型生成，仅供参考，不构成任何志愿填报决策的唯一依据。高考录取受当年招生计划、报考人数、试卷难度、政策调整等多种因素影响，实际录取结果可能与预测存在偏差。请考生及家长务必结合官方发布的最新招生信息、个人兴趣与职业规划，谨慎做出最终决策。本系统不对因使用推荐结果而产生的任何后果承担责任。

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