积极心理学预测中多特征变量重要性与各模型性能的评价方法、系统、介质、程序产品

本发明涉及一种积极心理学预测中多特征变量重要性与各模型性能的评价方法、系统、介质、程序产品，该方法旨在通过综合的数据处理和机器学习技术，提高积极心理学预测的准确性和效率。该方法包括数据准备、数据清洗、数据匹配、数据预处理、模型训练和评估、特征重要性可视化、ROC曲线和AUC计算以及可视化和输出等步骤。与现有技术相比，本发明提供了一种能够评估不同特征变量的重要性，并选择最适合数据特性的模型，以提高积极心理学预测的准确性和可靠性的方法；不仅提高了积极心理学预测的效率，还为研究者提供了一种有效的工具，以加速积极心理学研究成果的产出和应用。