概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)規(guī)定一、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)概述

（一）學(xué)科定義

概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)是心理學(xué)研究中的重要方法論分支，主要運(yùn)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論與方法，分析心理現(xiàn)象的規(guī)律性、變異性和預(yù)測(cè)性。該領(lǐng)域強(qiáng)調(diào)量化研究，通過(guò)數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)分析，揭示人類(lèi)行為和心理過(guò)程的內(nèi)在機(jī)制。

（二）研究意義

1.提供科學(xué)依據(jù)：通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證心理學(xué)假設(shè)，增強(qiáng)研究的客觀性。

2.量化心理差異：分析個(gè)體與群體在認(rèn)知、情感等方面的差異，為個(gè)性化干預(yù)提供參考。

3.預(yù)測(cè)行為趨勢(shì)：基于歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，指導(dǎo)教育、管理等領(lǐng)域?qū)嵺`。

二、核心概念與原理

（一）概率論基礎(chǔ)

1.隨機(jī)事件：心理學(xué)研究中，如實(shí)驗(yàn)結(jié)果的偶然性、問(wèn)卷回答的不確定性等。

2.概率分布：描述心理變量（如智商、情緒得分）的分布規(guī)律，常見(jiàn)有正態(tài)分布、二項(xiàng)分布等。

3.貝葉斯定理：在已知部分信息條件下，修正對(duì)心理事件發(fā)生可能性的判斷。

（二）數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法

1.描述統(tǒng)計(jì)：通過(guò)均值、方差、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)總結(jié)心理數(shù)據(jù)特征。

-均值：反映群體平均水平，如某班學(xué)生焦慮量表平均分65±8。

-方差：衡量數(shù)據(jù)離散程度，方差越小表示一致性越高。

2.推斷統(tǒng)計(jì)：基于樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，常用方法包括：

-t檢驗(yàn)：比較兩組（如實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組）均值差異，如t（30）=2.15，p<0.05。

-方差分析：檢驗(yàn)多因素對(duì)心理變量的影響，如F（2,58）=4.32，p<0.05。

三、心理學(xué)中的應(yīng)用實(shí)踐

（一）認(rèn)知心理學(xué)研究

1.差異檢測(cè)：通過(guò)重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)，分析學(xué)習(xí)效果的時(shí)間變化，如每周記憶測(cè)試成績(jī)的環(huán)比增長(zhǎng)率（10%-25%）。

2.決策模型：利用概率決策理論解釋人類(lèi)選擇行為，如在不確定性條件下選擇的風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)（RPI）計(jì)算公式。

（二）臨床心理學(xué)應(yīng)用

1.診斷輔助：使用統(tǒng)計(jì)分類(lèi)樹(shù)模型（如決策樹(shù)）識(shí)別抑郁風(fēng)險(xiǎn)群體，準(zhǔn)確率可達(dá)85%-92%。

2.治療評(píng)估：通過(guò)配對(duì)樣本t檢驗(yàn)比較干預(yù)前后癥狀改善度，如干預(yù)后焦慮自評(píng)量表（SAS）得分下降1.2±0.3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。

（三）教育心理學(xué)實(shí)施

1.教學(xué)效果分析：采用混合效應(yīng)模型分析不同教學(xué)方法對(duì)成績(jī)的影響，如傳統(tǒng)教學(xué)與項(xiàng)目式學(xué)習(xí)（PBL）的交互效應(yīng)顯著（p<0.01）。

2.個(gè)體化學(xué)習(xí)：基于學(xué)生答題概率分布，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)資源分配，如將高錯(cuò)誤率題目推送率提升至80%。

四、研究工具與技術(shù)

（一）軟件工具

1.SPSS：主流統(tǒng)計(jì)軟件，功能涵蓋描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、因子分析等。

-操作流程：數(shù)據(jù)錄入→變量定義→選擇分析方法→結(jié)果解讀。

2.R語(yǔ)言：開(kāi)源統(tǒng)計(jì)編程環(huán)境，適用于復(fù)雜模型構(gòu)建，如使用lme4包進(jìn)行多層線(xiàn)性模型分析。

（二）數(shù)據(jù)采集技術(shù)

1.問(wèn)卷調(diào)查：設(shè)計(jì)雙盲問(wèn)卷以減少應(yīng)答偏差，如使用李克特量表測(cè)量態(tài)度強(qiáng)度。

2.實(shí)驗(yàn)測(cè)量：通過(guò)眼動(dòng)儀記錄注視概率分布，分析視覺(jué)注意特征，如中央?yún)^(qū)域注視占比達(dá)45%±12%。

（三）模型構(gòu)建方法

1.邏輯回歸：預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果（如是否堅(jiān)持訓(xùn)練），如預(yù)測(cè)概率達(dá)到0.78時(shí)判定為高堅(jiān)持性。

2.時(shí)間序列分析：預(yù)測(cè)情緒波動(dòng)趨勢(shì)，如使用ARIMA模型預(yù)測(cè)未來(lái)一周焦慮指數(shù)變化率（±8%）。

五、研究倫理與局限

（一）倫理要求

1.數(shù)據(jù)匿名化：對(duì)敏感心理數(shù)據(jù)（如創(chuàng)傷經(jīng)歷）進(jìn)行編碼處理。

2.概率告知：在預(yù)測(cè)性研究中明確說(shuō)明置信區(qū)間，如"抑郁復(fù)發(fā)概率為30%（95%CI:20%-40%）"。

（二）方法局限

1.樣本偏差：小樣本研究結(jié)論推廣性有限，如n=30的實(shí)驗(yàn)可能存在安慰劑效應(yīng)。

2.模型簡(jiǎn)化：復(fù)雜心理過(guò)程難以完全被數(shù)學(xué)模型捕捉，如認(rèn)知靈活性受多種不可測(cè)變量影響。

六、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)的實(shí)施步驟

（一）研究設(shè)計(jì)階段

1.明確研究目標(biāo)：具體說(shuō)明要解決的心理學(xué)問(wèn)題，如"探究不同光照強(qiáng)度對(duì)工作記憶容量的影響概率"。

2.選擇統(tǒng)計(jì)方法：

(1)基于數(shù)據(jù)類(lèi)型選擇：

-計(jì)量數(shù)據(jù)：采用t檢驗(yàn)、方差分析等。

-分類(lèi)數(shù)據(jù)：使用卡方檢驗(yàn)、邏輯回歸等。

(2)基于研究目的選擇：

-探索關(guān)系：相關(guān)分析、回歸分析。

-比較差異：獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)。

3.設(shè)定顯著性水平：通常α=0.05，需說(shuō)明選擇依據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)收集階段

1.工具準(zhǔn)備：

(1)量化工具：確保測(cè)量工具的信效度，如使用標(biāo)準(zhǔn)化的情緒量表。

(2)數(shù)據(jù)采集設(shè)備：眼動(dòng)儀、生理監(jiān)測(cè)儀等。

2.抽樣方法：

(1)隨機(jī)抽樣：保證樣本代表性，如分層隨機(jī)抽樣。

(2)非隨機(jī)抽樣：說(shuō)明目的性抽樣理由，如專(zhuān)家樣本選擇。

3.數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：

(1)實(shí)時(shí)核查：錄入時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)范圍檢查。

(2)缺失值處理：制定缺失值填補(bǔ)方案，如均值填補(bǔ)或多重插補(bǔ)。

（三）數(shù)據(jù)分析階段

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：

(1)異常值識(shí)別：使用箱線(xiàn)圖、Z分?jǐn)?shù)法檢測(cè)離群值。

(2)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行Z分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換。

2.描述性統(tǒng)計(jì)實(shí)施：

(1)計(jì)算集中趨勢(shì)指標(biāo)：均值、中位數(shù)、眾數(shù)。

(2)計(jì)算離散趨勢(shì)指標(biāo)：方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差。

3.推斷統(tǒng)計(jì)實(shí)施：

(1)參數(shù)估計(jì)：計(jì)算樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。

(2)假設(shè)檢驗(yàn)：

a.提出零假設(shè)與備擇假設(shè)。

b.計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（如t值、F值）。

c.查閱概率分布表確定p值。

（四）結(jié)果解釋階段

1.模型診斷：

(1)殘差分析：檢查模型擬合優(yōu)度。

(2)多重共線(xiàn)性檢測(cè)：方差膨脹因子（VIF）>10時(shí)需處理。

2.結(jié)果呈現(xiàn)：

(1)表格呈現(xiàn)：使用三線(xiàn)表規(guī)范展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

(2)圖形呈現(xiàn)：

a.折線(xiàn)圖：展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

b.散點(diǎn)圖：展示變量間關(guān)系。

c.條形圖：展示分類(lèi)數(shù)據(jù)比較。

3.擬合報(bào)告撰寫(xiě)：

(1)明確研究問(wèn)題。

(2)列出完整統(tǒng)計(jì)模型。

(3)量化研究結(jié)果（如OR值、效應(yīng)量）。

(4)解釋統(tǒng)計(jì)意義與實(shí)踐意義。

七、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)的技術(shù)拓展

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)方法

1.算法選擇：

(1)決策樹(shù)：適用于分類(lèi)任務(wù)，如人格類(lèi)型預(yù)測(cè)。

(2)支持向量機(jī)：處理高維心理數(shù)據(jù)，如面部表情識(shí)別。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模擬認(rèn)知過(guò)程，如學(xué)習(xí)曲線(xiàn)預(yù)測(cè)。

2.實(shí)施流程：

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理：歸一化、特征工程。

(2)模型訓(xùn)練：交叉驗(yàn)證選擇最佳參數(shù)。

(3)模型評(píng)估：準(zhǔn)確率、召回率、F1值。

（二）動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)方法

1.應(yīng)用場(chǎng)景：

(1)神經(jīng)心理學(xué)：分析癲癇發(fā)作前的腦電活動(dòng)概率變化。

(2)臨床評(píng)估：追蹤抑郁癥狀的波動(dòng)性。

2.技術(shù)要點(diǎn)：

(1)GARCH模型：捕捉數(shù)據(jù)波動(dòng)聚集性。

(2)時(shí)間序列ARIMA：預(yù)測(cè)情緒指數(shù)變化趨勢(shì)。

（三）因果推斷方法

1.方法選擇：

(1)雙重差分法：比較干預(yù)前后的因果效應(yīng)。

(2)工具變量法：解決內(nèi)生性問(wèn)題。

2.實(shí)施步驟：

(1)確定潛在混淆變量。

(2)尋找有效工具變量，需滿(mǎn)足外生性條件。

(3)構(gòu)建因果估計(jì)模型。

八、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)的實(shí)踐建議

（一）教育應(yīng)用

1.課程設(shè)置：

(1)基礎(chǔ)模塊：概率論基礎(chǔ)、描述統(tǒng)計(jì)。

(2)進(jìn)階模塊：多元回歸、結(jié)構(gòu)方程模型。

(3)實(shí)踐模塊：SPSS操作、R語(yǔ)言編程。

2.教學(xué)方法：

(1)案例教學(xué)：分析真實(shí)心理研究數(shù)據(jù)。

(2)仿真實(shí)驗(yàn)：模擬心理測(cè)量過(guò)程。

（二）行業(yè)應(yīng)用

1.人力資源：

(1)背景調(diào)查：構(gòu)建預(yù)測(cè)模型評(píng)估員工穩(wěn)定性。

(2)崗位匹配：使用聚類(lèi)分析優(yōu)化人崗分配。

2.健康管理：

(1)早期預(yù)警：基于生理數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)壓力水平。

(2)個(gè)性化方案：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)概率制定干預(yù)計(jì)劃。

（三）技術(shù)發(fā)展

1.新技術(shù)融合：

(1)腦機(jī)接口：分析神經(jīng)信號(hào)概率模式。

(2)可穿戴設(shè)備：追蹤行為數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征。

2.持續(xù)學(xué)習(xí)：

(1)關(guān)注領(lǐng)域最新方法：如因果推斷的貝葉斯方法。

(2)參與學(xué)術(shù)交流：了解跨學(xué)科應(yīng)用（如計(jì)算神經(jīng)科學(xué)）。

一、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)概述

（一）學(xué)科定義

概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)是心理學(xué)研究中的重要方法論分支，主要運(yùn)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論與方法，分析心理現(xiàn)象的規(guī)律性、變異性和預(yù)測(cè)性。該領(lǐng)域強(qiáng)調(diào)量化研究，通過(guò)數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)分析，揭示人類(lèi)行為和心理過(guò)程的內(nèi)在機(jī)制。

（二）研究意義

1.提供科學(xué)依據(jù)：通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證心理學(xué)假設(shè)，增強(qiáng)研究的客觀性。

2.量化心理差異：分析個(gè)體與群體在認(rèn)知、情感等方面的差異，為個(gè)性化干預(yù)提供參考。

3.預(yù)測(cè)行為趨勢(shì)：基于歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，指導(dǎo)教育、管理等領(lǐng)域?qū)嵺`。

二、核心概念與原理

（一）概率論基礎(chǔ)

1.隨機(jī)事件：心理學(xué)研究中，如實(shí)驗(yàn)結(jié)果的偶然性、問(wèn)卷回答的不確定性等。

2.概率分布：描述心理變量（如智商、情緒得分）的分布規(guī)律，常見(jiàn)有正態(tài)分布、二項(xiàng)分布等。

3.貝葉斯定理：在已知部分信息條件下，修正對(duì)心理事件發(fā)生可能性的判斷。

（二）數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法

1.描述統(tǒng)計(jì)：通過(guò)均值、方差、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)總結(jié)心理數(shù)據(jù)特征。

-均值：反映群體平均水平，如某班學(xué)生焦慮量表平均分65±8。

-方差：衡量數(shù)據(jù)離散程度，方差越小表示一致性越高。

2.推斷統(tǒng)計(jì)：基于樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，常用方法包括：

-t檢驗(yàn)：比較兩組（如實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組）均值差異，如t（30）=2.15，p<0.05。

-方差分析：檢驗(yàn)多因素對(duì)心理變量的影響，如F（2,58）=4.32，p<0.05。

三、心理學(xué)中的應(yīng)用實(shí)踐

（一）認(rèn)知心理學(xué)研究

1.差異檢測(cè)：通過(guò)重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)，分析學(xué)習(xí)效果的時(shí)間變化，如每周記憶測(cè)試成績(jī)的環(huán)比增長(zhǎng)率（10%-25%）。

2.決策模型：利用概率決策理論解釋人類(lèi)選擇行為，如在不確定性條件下選擇的風(fēng)險(xiǎn)偏好指數(shù)（RPI）計(jì)算公式。

（二）臨床心理學(xué)應(yīng)用

1.診斷輔助：使用統(tǒng)計(jì)分類(lèi)樹(shù)模型（如決策樹(shù)）識(shí)別抑郁風(fēng)險(xiǎn)群體，準(zhǔn)確率可達(dá)85%-92%。

2.治療評(píng)估：通過(guò)配對(duì)樣本t檢驗(yàn)比較干預(yù)前后癥狀改善度，如干預(yù)后焦慮自評(píng)量表（SAS）得分下降1.2±0.3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。

（三）教育心理學(xué)實(shí)施

1.教學(xué)效果分析：采用混合效應(yīng)模型分析不同教學(xué)方法對(duì)成績(jī)的影響，如傳統(tǒng)教學(xué)與項(xiàng)目式學(xué)習(xí)（PBL）的交互效應(yīng)顯著（p<0.01）。

2.個(gè)體化學(xué)習(xí)：基于學(xué)生答題概率分布，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)資源分配，如將高錯(cuò)誤率題目推送率提升至80%。

四、研究工具與技術(shù)

（一）軟件工具

1.SPSS：主流統(tǒng)計(jì)軟件，功能涵蓋描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、因子分析等。

-操作流程：數(shù)據(jù)錄入→變量定義→選擇分析方法→結(jié)果解讀。

2.R語(yǔ)言：開(kāi)源統(tǒng)計(jì)編程環(huán)境，適用于復(fù)雜模型構(gòu)建，如使用lme4包進(jìn)行多層線(xiàn)性模型分析。

（二）數(shù)據(jù)采集技術(shù)

1.問(wèn)卷調(diào)查：設(shè)計(jì)雙盲問(wèn)卷以減少應(yīng)答偏差，如使用李克特量表測(cè)量態(tài)度強(qiáng)度。

2.實(shí)驗(yàn)測(cè)量：通過(guò)眼動(dòng)儀記錄注視概率分布，分析視覺(jué)注意特征，如中央?yún)^(qū)域注視占比達(dá)45%±12%。

（三）模型構(gòu)建方法

1.邏輯回歸：預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果（如是否堅(jiān)持訓(xùn)練），如預(yù)測(cè)概率達(dá)到0.78時(shí)判定為高堅(jiān)持性。

2.時(shí)間序列分析：預(yù)測(cè)情緒波動(dòng)趨勢(shì)，如使用ARIMA模型預(yù)測(cè)未來(lái)一周焦慮指數(shù)變化率（±8%）。

五、研究倫理與局限

（一）倫理要求

1.數(shù)據(jù)匿名化：對(duì)敏感心理數(shù)據(jù)（如創(chuàng)傷經(jīng)歷）進(jìn)行編碼處理。

2.概率告知：在預(yù)測(cè)性研究中明確說(shuō)明置信區(qū)間，如"抑郁復(fù)發(fā)概率為30%（95%CI:20%-40%）"。

（二）方法局限

1.樣本偏差：小樣本研究結(jié)論推廣性有限，如n=30的實(shí)驗(yàn)可能存在安慰劑效應(yīng)。

2.模型簡(jiǎn)化：復(fù)雜心理過(guò)程難以完全被數(shù)學(xué)模型捕捉，如認(rèn)知靈活性受多種不可測(cè)變量影響。

六、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)的實(shí)施步驟

（一）研究設(shè)計(jì)階段

1.明確研究目標(biāo)：具體說(shuō)明要解決的心理學(xué)問(wèn)題，如"探究不同光照強(qiáng)度對(duì)工作記憶容量的影響概率"。

2.選擇統(tǒng)計(jì)方法：

(1)基于數(shù)據(jù)類(lèi)型選擇：

-計(jì)量數(shù)據(jù)：采用t檢驗(yàn)、方差分析等。

-分類(lèi)數(shù)據(jù)：使用卡方檢驗(yàn)、邏輯回歸等。

(2)基于研究目的選擇：

-探索關(guān)系：相關(guān)分析、回歸分析。

-比較差異：獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)。

3.設(shè)定顯著性水平：通常α=0.05，需說(shuō)明選擇依據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)收集階段

1.工具準(zhǔn)備：

(1)量化工具：確保測(cè)量工具的信效度，如使用標(biāo)準(zhǔn)化的情緒量表。

(2)數(shù)據(jù)采集設(shè)備：眼動(dòng)儀、生理監(jiān)測(cè)儀等。

2.抽樣方法：

(1)隨機(jī)抽樣：保證樣本代表性，如分層隨機(jī)抽樣。

(2)非隨機(jī)抽樣：說(shuō)明目的性抽樣理由，如專(zhuān)家樣本選擇。

3.數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：

(1)實(shí)時(shí)核查：錄入時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)范圍檢查。

(2)缺失值處理：制定缺失值填補(bǔ)方案，如均值填補(bǔ)或多重插補(bǔ)。

（三）數(shù)據(jù)分析階段

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：

(1)異常值識(shí)別：使用箱線(xiàn)圖、Z分?jǐn)?shù)法檢測(cè)離群值。

(2)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行Z分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換。

2.描述性統(tǒng)計(jì)實(shí)施：

(1)計(jì)算集中趨勢(shì)指標(biāo)：均值、中位數(shù)、眾數(shù)。

(2)計(jì)算離散趨勢(shì)指標(biāo)：方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差。

3.推斷統(tǒng)計(jì)實(shí)施：

(1)參數(shù)估計(jì)：計(jì)算樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)誤。

(2)假設(shè)檢驗(yàn)：

a.提出零假設(shè)與備擇假設(shè)。

b.計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（如t值、F值）。

c.查閱概率分布表確定p值。

（四）結(jié)果解釋階段

1.模型診斷：

(1)殘差分析：檢查模型擬合優(yōu)度。

(2)多重共線(xiàn)性檢測(cè)：方差膨脹因子（VIF）>10時(shí)需處理。

2.結(jié)果呈現(xiàn)：

(1)表格呈現(xiàn)：使用三線(xiàn)表規(guī)范展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

(2)圖形呈現(xiàn)：

a.折線(xiàn)圖：展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

b.散點(diǎn)圖：展示變量間關(guān)系。

c.條形圖：展示分類(lèi)數(shù)據(jù)比較。

3.擬合報(bào)告撰寫(xiě)：

(1)明確研究問(wèn)題。

(2)列出完整統(tǒng)計(jì)模型。

(3)量化研究結(jié)果（如OR值、效應(yīng)量）。

(4)解釋統(tǒng)計(jì)意義與實(shí)踐意義。

七、概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)心理學(xué)的技術(shù)拓展

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)方法

1.算法選擇：

(1)決策樹(shù)：適用于分類(lèi)任務(wù)，如人格類(lèi)型預(yù)測(cè)。

(2)支持向量機(jī)：處理高維心理數(shù)據(jù)，如面部表情識(shí)別。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模擬認(rèn)知過(guò)程，如學(xué)習(xí)曲線(xiàn)預(yù)測(cè)。

2.實(shí)施流程：

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理：歸一化、特征工程。

(2)模型訓(xùn)練：交叉驗(yàn)證選擇最佳參數(shù)。

(3)模型評(píng)估：準(zhǔn)確率、召回率、F