基于集成学习算法的高职生心理健康预测方法  

作　　者：熊祖涛[1] 

机构地区：[1]安庆职业技术学院电子信息系,安徽安庆246003

出　　处：《软件导刊》2016年第6期162-164,共3页Software Guide

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A449)

摘　　要：针对高职院校学生存在的心理健康问题现状,提出一种利用集成学习算法——Adaboost进行心理健康预测的方法。该方法首先抽取心理健康测试数据特征,经过数据清洗和规范化处理后,以决策树为分类器对数据进行挖掘分析,运用Adaboost算法对决策树分类器进行多轮迭代训练以提高分类器的分类效能,建立起一种心理健康预测模型。利用该模型对某高校2015级2 780名学生的心理健康测试数据进行了分析。实验结果表明,该方法能够实现对敏感心理问题的有效识别,从而为高职院校心理健康教育提供规划和决策依据。

关 键 词：ADABOOST算法 高职生 心理健康 预测方法 决策树 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]