[发明专利]一种基于K-means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统在审
| 申请号： | 202011467838.3 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112530546A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 邵亚斌;韩雨彤;胡梦圆;李雪莲;钟义菊;方艺添 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G16H20/70 | 分类号： | G16H20/70;G16H50/20;G16H50/70;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于K‑means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统，该方法包括：1)利用机器学习的方法，基于已知样本中的决定性特征，建立和训练基于样本决定性特征的心理预判模型；2)获取新个体的决定性特征数据，根据所述的基于样本决定性特征的心理预判模型得到该新个体的心理健康状况，根据结果来预判学生心理健康。本发明所达到的有益效果：本模型利用机器学习中的XGBoost算法提取关键的决定性特征，有助于更加准确地进行心理健康状态评估。在适当调参后，在测试集上进行测试集测试，准确率能够达到98％～100％，说明效果明显，模型普适性高。本发明可提供精确的心理预判模型，给学校的学生管理工作提供便利。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 means xgboost 算法 心理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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