一种基于AdaBoost算法的学员等级评估方法

本发明公开了一种基于AdaBoost算法的学员等级评估方法，应用于培训效果评估技术领域。包括以下步骤：基于数据采集原则采集学员的培训数据；构建用于学员等级评估的AdaBoost模型；基于学员的培训数据训练AdaBoost模型；根据学员总数，设定AdaBoost模型的完善原则。本发明所建立的学员等级评估模型具有动态优化能力，在初始数据不足无法训练时，待数据积累至一定量后即可开展训练，有效解决了因数据量有限导致模型效果不佳的问题；该模型能够更加关注难以正确分类的样本，可以处理线性不可分数据，适应不同类型的数据和问题；该方法具有显著的时序特征，随着培训流程的推进和数据的不断积累，模型评估学员等级的精度将会逐步提升。