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应用机器学习模型对青少年运动员在新冠肺炎疫情流行期间的应对能力状况进行快速识别和预测。利用"问卷星"在线调查平台对来自烟台市6家体育运动学校1699名7~17岁青少年运动员开展问卷调查,收集疫情防护知识与行为信息并计算应对能力得分,利用动态聚类分析将应对能力分为高、低两个响应级别,并建立随机森林模型度量各类应对能力影响因素的重要性;以各类影响因素为输入特征,建立BP神经网络、支持向量机和多元自适应回归样条3种机器学习模型对响应级别进行分类预测,并与Logistic回归模型进行预测准度和