基于模型的高校录取概率预测 API 接口

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基于模型的高校录取概率预测 API 接口

教育/高考 融合历年分数线与分段位次特征录取概率模型 AI 预测 / 高考志愿 / 录取概率 AI / 高考 / 高考录取 / 高等教育

1. 产品功能

• 基于 LightGBM 梯度提升框架，融合院校分数线、高校与专业录取分数线、分段位次等多源异构数据；
• 采用 Isotonic 回归进行预测校准，保证录取概率输出稳定可信；
• 自动生成冲/稳/保梯度建议，并提供分差最小值与中位数等统计指标；
• 返回 SHAP 特征贡献明细，透明解释模型决策依据；
• 支持省份过滤、白名单院校、Top-N 控制等高级筛选能力；
• 支持 Query 与 JSON 组合入参，便于脚本与后端系统同时调用；
• 底层 MongoDB 数据按年度更新，同步最新高考年份信息；
• 接口默认 HTTPS ，兼容 Apple ATS ，配合多节点 CDN 提供高可用服务。
• 全国多节点 CDN 部署；
• 接口极速响应，多台服务器构建 API 接口负载均衡。
• 接口调用状态与状态监控

2. API 文档

接口详情: https://www.gugudata.com/api/details/admission-predict

接口地址: https://api.gugudata.com/ai/admission/predict?appkey={{appkey}}

返回格式: application/json; charset=utf-8

请求方式: POST

请求协议: HTTPS

请求示例: https://api.gugudata.com/ai/admission/predict?appkey={{appkey}}

数据预览: https://www.gugudata.com/preview/admission-predict

接口测试: https://api.gugudata.com/ai/admission/predict/demo

3. 请求参数

参数名	参数类型	是否必须	默认值	备注
appkey	string	是	YOUR_APPKEY	付费后获取的 APPKEY ，可通过 Query (?appkey=) 提供
province	string	是	N/A	考生所在省份，与历年分数线数据保持一致
subject_type	string	是	N/A	科类/选科：理科、文科、物理类、历史类、综合等
score	number	是	N/A	考生裸分（ 0-750 ）
rank	int	否	N/A	考生全省位次，可为空（为空时结合分段位次推断）
batch	string	否	本科批	报考批次，目前支持普通本科批次
top_n	int	否	50	返回院校数量上限，范围 1-200
include_explanation	bool	否	true	是否返回 SHAP 特征贡献解释
prefer_local	bool	否	false	是否在排序时优先本省院校
college_provinces	array(string)	否	N/A	按院校所在省份过滤，留空则不过滤； Query 方式可多次传值，格式 ["江苏", "上海"]
target_colleges	array(string)	否	N/A	指定院校名单，仅对名单内院校预测

4. 返回参数

参数名	参数类型	备注
DataStatus.StatusCode	int	接口状态码，100 表示成功
DataStatus.StatusDescription	string	接口返回状态说明
DataStatus.ResponseDateTime	string	返回时间
DataStatus.DataTotalCount	int	本次返回院校数量
Data.predictions	array	预测结果列表
Data.predictions[].college_name	string	院校名称
Data.predictions[].admission_probability	float	录取概率 (0-1)
Data.predictions[].recommendation	string	梯度建议：录取概率高 / 需要注意梯度，但成功率较高 / 录取概率低
Data.predictions[].evidence	object	关键信息：recent_3y_min_score 、score_gap 、province_line_gap 、is_985 、is_211 、is_dual_class 、college_rank 等
Data.predictions[].shap_explanation	object	SHAP 解释信息，含 base_probability 、predicted_probability 、top_features
Data.meta.total_colleges	int	返回院校数量
Data.meta.student_score	float	考生分数
Data.meta.student_province	string	考生省份
Data.meta.local_colleges	int	结果中同省院校数量，无 is_local 字段时为 null
Data.meta.score_diff_min	float	分差绝对值最小值
Data.meta.score_diff_median	float	分差绝对值中位数，用于梯度判断
Data.meta.prefer_local	bool	是否启用本省优先排序
Data.meta.college_provinces	array(string)	请求中用于过滤院校省份的列表
Data.meta.model_version	string	模型版本号
Data.disclaimer	string	免责声明