一种基于机器学习的实验设计方法自动选择系统

本发明公开了一种基于机器学习的实验设计方法自动选择系统，涉及实验设计技术领域，包括：特征提取模块：从实验设计问题中提取关键特征；模型训练模块：使用CatBoost算法训练方法选择模型；权重计算模块：计算各实验设计方法的权重；动态选择模块：根据权重选择最佳实验设计方法。本发明中，通过机器学习算法和动态权重机制，实现了实验设计方法的智能选择，自动选择最适合的实验设计方法，减少人工判断时间，根据实验特征选择合适的方法，避免资源浪费，系统具有良好的可扩展性和适应性，能够满足不同场景的实验设计需求，通过反馈学习机制，系统能够不断优化选择策略，能够处理不同规模和复杂度的实验设计需求，提高实验设计的质量和效率。