模型检验：对学生贫困程度预测模型的评估

针对我们模型的模型检验，需要从以下几个方面进行考虑。首先，我们需要对数据进行验证，确保数据处理的准确性和可靠性，例如数据清洗、缺失值填充、特征提取等。其次，我们需要对相似度度量和聚类算法进行测试，确保算法的有效性和准确性。具体来说，我们可以采用交叉验证等方法进行验证。第三，我们需要对模型的预测能力进行测试，例如对于问题二和问题三，我们需要对预测结果进行验证，确保预测的准确性和可靠性。最后，我们需要对模型的实际应用效果进行评估，例如对于问题四，我们需要对实际资助结果进行比较和评估，确保资助结果的公平合理性。

2.1 问题一 针对问题一，通过分析附件所给数据，对数据进行清洗，去掉不相关数据、缺失补全、特征提取，关注每个学生的性别、消费总量、消费平均值、消费种类与学生贫困程度的关系，提取出学生性别特征、有效消费均值、有效消费次数、饮食种类等指标。 对于挖掘不同代表性群体，我们采用相似性度量的方法，对进行预处理后附件中的数据，计算每两点之间的欧氏距离得出相似度矩阵并根据两点间相关性画出网络图，数据可视化后进行分组归类，得到特征较为鲜明的ABC三组。 随后，在得到的代表性群体中分别抽取五个样本，根据处理过的数据画出代表性群体三年各项指标的变化趋势图，得出其变化规律。

2.2 问题二 针对问题二，首先分析附件八所给部分同学贫困等级，统计贫困等级分别为0、1、2的人数计算占总人数比例并画出相应的统计图。然后，分析对应贫困程度的学生有效消费均值的分布情况，确定出判断贫困等级程度的大致临界点，根据附件九样本对应的消费均值所处区间初步判断其贫困程度，对于临近临界点的学生，再通过饮食种类、有效消费次数、消费强度等指标二次判断其贫困程度。 对于附件九中的学生，我们提取了其第二三年各个指标的数据，计算出ABC类的各个平均指标，将二者进行相似度分析，从而根据相似度将附件九中的学生分类，再根据不同类别的变化趋势，预测学生第二三年消费指标的变化。根据其预测的具体数值，可以得出其贫困程度的预测值。

2.3 问题三 针对问题三，我们先对附件4-7的数据进行了处理，给每位同学的每顿饮食进行分类并赋值，然后经过统计计算，得出每位同学每一年的平均饮食荤素系数。然后找出附件4-7和附件9共同包含的学生，随机抽样选出十位同学进行评价分析。平均饮食荤素系数结合之前的消费总量、有效消费均值和有效消费次数指标，构成新的评价体系，然后利用层次分析法给四个评价标准赋权，算出学生们的综合评分，最终进行排序，按照之前所计算出的各类学生占比，预测这些学生的贫困类型。得到新的预测结果后，找到第二问对这些同学的预测结果，分析比较，总结出结论。

2.4 问题四 针对问题四，我们选取饮食种类、总额度、有效次数、有效均值共四个指标，利用层次分析法赋以权值，对附件4-7的同学进行综合评价和排序。然后将获得补助的80名同学按一定的比例划分为三个等级，按照比例分配对补助金进行科学分配。随后，与实际情况联系与比较，对资助结果的公平合理性进行了科学评估。

综上所述，对于我们的模型，需要进行多方面的模型检验，以确保其有效性和实用性。