10.12218/j.issn.2095-4743.2023.31.091
决策树分类算法在大学生体质分析的应用
在人工智能和大数据分析广泛应用的当下，针对学生日常信息的科学化、智能化、精细化研究是提高高校管理和服
务水平的重要方向。本文基于某学院2016-2020年学生的体测数据，分别对应于8个特征量指标即性别，BMI（体重评
分），肺活量评分，速度（50米跑评分），爆发力（立定跳远评分），柔韧性（坐位体前屈评分），耐力（800米跑评
分、1000米跑评分），力量（一分钟仰卧起坐评分，引体向上评分），和1个标记量：体测健康等级，采用决策树分类
算法构建大学生体质分析模型，对学生进行群体体质分类，以及提出个性化针对性有效干预手段，从而提高大学生整
体身体健康水平。体质分析模型使用SPSS进行计算实现，采用历史数据70%进行检验，达到了84.8%的准确率。
决策树、大学生体质分析、分类算法、分类预测
2023-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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