【摘 要】
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2019年底新型冠状病毒(2019-nCoV)肺炎疫情爆发,疫情使人们更加认识到应急救援队伍建设和相关人才培养的重要性。本文以2018—2019年间参加灾难生命支持课程(National Disast
【机 构】
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上海杉达学院信息科学与技术学院大数据分析与处理研究中心,上海交通大学医学院附属新华医院
【基金项目】
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教育部高教司协同育人项目(201901283035,201901283036),上海杉达学院校级重点教学改革项目(A020203.19.013)
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2019年底新型冠状病毒(2019-nCoV)肺炎疫情爆发,疫情使人们更加认识到应急救援队伍建设和相关人才培养的重要性。本文以2018—2019年间参加灾难生命支持课程(National Disaster Life Support,NDLS)培训的学员数据为研究对象,利用非监督和监督2种机器学习方法相结合的方式,分析NDLS培训效果的影响因素,帮助培训组织对学员的培训效果进行有效预判,从而提前干预,提高培训质量。首先运用Apriori算法找出若干个对培训效果影响较大的因素,然后用决策树模型对培训效果进行预
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