智慧康养数据集构建与机器学习应用方法

本文主要探讨了面向智慧康养的数据集构建方法及其在实际应用中的作用。随着中国老龄化进程的加快，康养数据的采集和分析面临诸多挑战，尤其是由于数据量不足和质量不高，导致机器学习模型的性能受限。为了克服这个问题，研究团队提出了一种创新的数据生成模型，分为三个阶段： 1. 基础属性生成阶段：利用树形结构策略，按照自上而下的原则，生成符合原始数据集分布的基础属性样本。这种方法保证了生成数据的基本一致性。 2. 基础行为能力指标生成阶段：采用朴素贝叶斯算法，将基础行为能力指标的生成转化为分类问题，通过学习已有的样本，生成新的行为能力指标数据。 3. 高阶行为能力指标生成阶段：通过多元线性回归，基于前两阶段的结果，建立多个线性回归模型，根据选定的自变量预测高阶行为能力指标，进一步丰富数据集的复杂度。 整个过程旨在通过小样本数据集生成大量的、具有区域养老人群特征的样本，以增强模型的泛化能力和决策支持。生成的数据集不仅用于康复训练计划的推荐，还被用于训练基于神经网络的分类推荐模型。这种模型在康复专家的验证和筛选后，能够根据用户的具体情况，提供个性化的康复训练计划。 值得注意的是，与传统机器学习依赖大量数据相比，深度学习模型如卷积神经网络在处理小样本时面临挑战。论文引用的研究试图通过迁移学习的方式，利用大规模数据集的预训练模型来解决小样本数据集的问题，但这种方法受限于预训练数据集的可用性和相关领域的数据规模。 本文的工作不仅解决了智慧康养数据集构建的问题，也为其他领域的深度学习小样本问题提供了新的思考方向，对于推动康养服务的智能化和个性化具有重要意义。