简介:本研究用SCL-90症状自评量表调查,比较三明市体校、卫校、普通中学三类不同专业的中学生共213人的心理健康状况,结果表明全体样本各因子分(除躯体化因子分外)均高于常人组,女生心理问题比男生严重,各专业学校学生心理健康状况比较为:卫校最差,体校次之,普通中学相对较好
简介:基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法.基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器.应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平.分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶斯算法的体质分类器达到了78%的正确率.