【摘 要】
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当前国民体质监测指标采集的方式,受场地、人员、设施、数据记录方式、费用等因素的制约,使得难以形成全面、及时、廉价的国民体质监测指标获取机制。本文以为国民体质监测提供一种高效、廉价的预测手段为目的,基于国民体质监测数据集,以建立国民体质监测指标预测模型为目标,对其中相关的混合式特征选择方法、集成学习方法、超参数优化等机器学习领域的问题开展了研究与实验工作。首先,结合国民体质监测数据集自身的数据特点,
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当前国民体质监测指标采集的方式,受场地、人员、设施、数据记录方式、费用等因素的制约,使得难以形成全面、及时、廉价的国民体质监测指标获取机制。本文以为国民体质监测提供一种高效、廉价的预测手段为目的,基于国民体质监测数据集,以建立国民体质监测指标预测模型为目标,对其中相关的混合式特征选择方法、集成学习方法、超参数优化等机器学习领域的问题开展了研究与实验工作。首先,结合国民体质监测数据集自身的数据特点,从降低预测模型复杂度、提升预测模型的预测效果及其泛化能力的角度,开展混合式特征选择算法研究,提出一种基于m RMR-IAGA的混合式特征选择算法,实现无关和冗余特征的过滤,并对算法性能进行了实验验证。其次,以提升模型预测效果为目的,在分析Stacking集成学习算法不足的基础上,从基回归器选择算法、超参数优化算法、集成模型测试集数据生成等方面展开研究,提出一种基于BOA-Stacking的预测算法,并构建预测模型框架。最后,在Windows操作系统上,使用Python3.7语言在Anaconda3.0环境下,基于m RMR-IAGA的混合式特征选择算法和基于BOA-Stacking的集成学习预测模型构建国民体质监测指标预测模型。实验结果表明该模型与其他集成回归模型相比,具有更好的预测效果和泛化能力。
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