基于集成學(xué)習(xí)算法的高職生心理健康預(yù)測方法

熊祖濤

摘要：針對高職院校學(xué)生存在的心理健康問題現(xiàn)狀，提出一種利用集成學(xué)習(xí)算法——Adaboost進(jìn)行心理健康預(yù)測的方法。該方法首先抽取心理健康測試數(shù)據(jù)特征，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化處理后，以決策樹為分類器對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，運用Adaboost算法對決策樹分類器進(jìn)行多輪迭代訓(xùn)練以提高分類器的分類效能，建立起一種心理健康預(yù)測模型。利用該模型對某高校2015級2 780名學(xué)生的心理健康測試數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。實驗結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對敏感心理問題的有效識別，從而為高職院校心理健康教育提供規(guī)劃和決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：Adaboost算法；高職生；心理健康；預(yù)測方法；決策樹

DOIDOI：10.11907/rjdk.161681

中圖分類號：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-7800（2016）006-0162-03

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