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申请/专利权人：深圳市国关智能技术有限公司
摘要：本发明属于心理健康检测技术领域，具体是一种用于心理健康检测模型的特征选择方法，包括以下步骤：步骤1：数据采集单元，所述数据采集单元对原始的数据进行采集；步骤2：数据处理单元，数据预处理单元对数据采集单元采集的数据进行数据对原始数据集进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理和归一化；步骤3，基于统计量或简单机器学习模型的方法对特征进行初步筛选，去除与心理健康状态无关或相关性较低的特征；步骤4，特征选择循环单元，循环执行循环步骤，步骤5，输出单元：综合考虑特征的重要性、特征之间的交互作用和模型预测能力；步骤6，预警单元，预警模块根据基于计算出的运价与实际运价数据差值对比，并根据预警告进行预警。
主权项：1.一种用于心理健康检测模型的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：数据采集单元，所述数据采集单元对原始的数据进行采集；步骤2：数据处理单元，所述数据预处理单元对数据采集单元采集的数据进行数据对原始数据集进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理和归一化；步骤3，基于统计量或简单机器学习模型的方法对特征进行初步筛选，去除与心理健康状态无关或相关性较低的特征；步骤4，特征选择循环单元，循环执行以下循环步骤：S1：构建候选特征集合：基于特定策略从剩余特征中随机选择一部分特征，构成候选特征集合；S2：特征评分函数：定义复杂的特征评分函数FX,θ,综合考虑特征的重要性、特征之间的交互作用和模型预测能力；S3：构建并训练模型：基于候选特征集合构建心理健康检测模型，并使用训练数据对模型进行训练；S4：评估主模型性能：使用验证数据对训练后的主模型进行评估，计算评估指标；S5：更新候选特征集合：根据模型性能评估结果和特征评分函数，对候选特征集合进行更新，去除评分较低的特征，加入新的潜在特征；S6：重复上述过程：重复步骤S1-S5，直至满足停止条件；步骤5，输出单元：综合考虑特征的重要性、特征之间的交互作用和模型预测能力。步骤6，预警单元，所述预警模块根据基于计算出的运价与实际运价数据差值对比，并根据预警告进行预警。
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