构建传媒类专业大学生实践创新能力训练模式

需积分: 0 0 下载量 56 浏览量 更新于2024-08-05 收藏 17KB PDF 举报
"多元_互动_融合:传媒类专业大学生实践创新能力训练模式构建与实施.pdf" 在当前信息时代,传媒类专业大学生的创新能力培养显得尤为重要。本文着重探讨了国内外高校在传媒类专业创新人才培养上的现状、挑战与应对策略,旨在构建一种多元、互动、融合的实践创新能力训练模式。 国外高校如美国麻省理工学院,通过整合课堂教学与实际科研项目、企业实践,打造了一种紧密联系理论与实践的培养模式。例如,哥伦比亚新闻学院强调实战经验,让学生在模拟真实工作环境中提升创新能力。密苏里大学新闻学院则注重动手能力的培养,其校办报纸《哥伦比亚——密苏里人》让学生在商业运营的实践中学习和创新。 在国内,研究型大学与应用型院校都在探索适合自身特色的传媒人才创新培养路径。夏建国等学者呼吁培养不仅懂技术应用,更能进行技术创新的技术人才。清华大学的李希光教授倡导的作坊式教学和大篷车课堂,以及武汉大学的“一体两翼”理念,即理论基础与实践能力并重,都体现了创新教学方法的实践。中国传媒大学则以大传播和全媒体视角,强调特色培养,以适应快速变化的新媒体环境。 然而,面对传播技术的快速发展和媒介融合的趋势,传统传媒教育面临着改革的压力。一方面,需要强化跨学科的多元融合,打破专业壁垒,培养具有复合知识结构的传媒人才。另一方面,要加强互动式教学,利用案例分析、项目实践、小组合作等方式,激发学生的主动性和创新性。 在此背景下,构建一个多元、互动、融合的实践创新能力训练模式至关重要。这包括但不限于:一是课程设置的多元化,结合理论与实践,涵盖传统媒体与新媒体的各个方面;二是教学方法的互动化,采用讨论式、项目驱动式教学,鼓励学生积极参与和创新;三是教育资源的融合,整合校内外资源,建立校企合作平台,提供真实的工作场景供学生实践。 传媒类专业大学生的实践创新能力培养是一个系统工程,涉及到教育理念的更新、教学方法的改革以及与行业紧密的互动合作。只有这样,才能培养出符合时代需求,具备创新精神和技术实力的传媒人才。

输出一个通过正则化优化这个多元线性回归模型new=pd.read_csv('obesity.csv') replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 1, 'Normal_Weight': 2, 'Overweight_Level_I': 3, 'Overweight_Level_II': 4, 'Obesity_Type_I': 5, 'Obesity_Type_II': 6, 'Obesity_Type_III': 7}} new.replace(replace_map, inplace=True) sns.set(style="white") #转换数据类型 new = new.replace({'yes': 1, 'no': 0}) new = new.replace({'Female': 1, 'Male': 0}) new = new.replace({'no': 0, 'Sometimes': 1,'Frequently':2,'Always':3}) new = new.replace({'Walking': 1, 'Bike': 2,'Motorbike':3,'Public_Transportation':4,'Automobile':5}) new = new.rename(columns={'family_history_with_overweight': 'family'}) df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] from sklearn.linear_model import LinearRegression df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码,其中只有一位为 1,其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待,避免了某些取值被错误地认为是连续变量,从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行,而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块,add_constant() 是该模块中的一个函数,用于给数据集添加一个常数列。具体地,这个常数列的值都为 1,可以用于拟合截距项(intercept)。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。后的模型代码

2023-06-04 上传

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report, roc_curve, auc import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 计算并绘制ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data[target], pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)改进代码使用多元roc曲线

2023-05-30 上传