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: www.gugudata.com/api/details…
接口地址: api.gugudata.com/ai/admissio…{{appkey}}
返回格式: application/json; charset=utf-8
请求方式: POST
请求协议: HTTPS
请求示例: api.gugudata.com/ai/admissio…{{appkey}}
数据预览: www.gugudata.com/preview/adm…
接口测试: api.gugudata.com/ai/admissio…
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 |
