基于Adaptive-Lasso的本科成绩统计分析是一种结合机器学习与传统统计方法的研究手段，旨在深入挖掘影响本科学生学业表现的关键因素。Adaptive-Lasso（自适应最小绝对收缩与选择算子）作为Lasso回归的改进算法，通过引入权重系数自适应调整变量惩罚力度，能够更精准地筛选重要预测变量并降低无关变量的干扰。本研究通过收集学生性别、入学成绩、出勤率、课程参与度等多维度数据，利用Adaptive-Lasso构建高解释性的预测模型。相比传统回归方法，该方法在解决教育数据中常见的多重共线性问题时表现更优，同时能识别不同学科背景下影响成绩的差异化因素。研究结果可为高校教学管理提供数据支撑，例如针对性地优化课程设置或开展学业预警，最终达到提升本科教育质量的目的。