华数C题思路、完整全5问代码、原创42页文档(正文30页)

作品简介

2023.8.5更新:更新word版可编辑可复制文档

2023.8.4 晚上23点更新:修正部分代码和数据,更新第二版论文和代码,见“40+页原创文档发布版v2.0.pdf”和“代码汇总更新v2.0.zip”


目前已经写出华数C题完整思路、全5问代码和数据处理结果、原创42页文档(正文30页)

代码为全部5问的代码,每一问都完整解题,给出结果,代码有详细注释

文档包括全部要素,问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立和求解(问题一数据预处理、皮尔逊相关系数分析,问题二多种分类模型的建立和结果对比、问题三预测与最小费用优化求解联合模型、问题四基于熵权法的topsis睡眠质量综合评价模型和xgboost关联模型、问题五治疗策略调整模型)、模型的评价与推广、附录等等

代码和论文非常优质,不是烂大街的代码和拼凑的论文,因此定价稍高,后续发现更好的方法或者发现错误会更新,不用再次付费

文档限量发售,先到先得,见文末付费文件


文档大致思路:

本文共解决了五个问题,涉及婴儿行为特征、睡眠质量与母亲的身体指标和心理指标的关系,以及如何优化婴儿的行为特征和睡眠质量。

对于问题1,我们对数据进行了预处理,处理婴儿行为特征数据,并将其转换为数值型数据,然后使用皮尔逊相关系数来研究母亲的身体指标和心理指标与婴儿行为特征和睡眠质量之间的关系。

对于问题2,我们将婴儿的行为特征分为三种类型:安静型、中等型、矛盾型。为了建立婴儿的行为特征与母亲的身体指标和心理指标的关系模型,我们建立了多种分类模型,如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost模型等。然后,我们使用(完整内容见文档)

对于问题3,我们利用提供的数据建立治疗费用与降低分数之间的线性模型,计算了当前行为特征为矛盾型的婴儿(编号238)的最大治疗费用。然后,使用第二问建立的XGBoost分类模型预测该婴儿在不同CBTS、EPDS和HADS得分下的行为特征,从而找到使治疗费用最小的降低得分方案。求解结果为:(完整内容见文档)

对于问题4,我们通过基于熵权法的TOPSIS综合评价方法对婴儿的睡眠质量进行分类评价,利用熵权法确定指标权重避免了专家赋权带来的主观性,使用数据标准化和正向化方法构建了评分模型。之后利用评级结果建立回归模型预测综合睡眠质量评级(完整内容见文档)

对于问题5,我们在问题3基础上,调整婴儿的睡眠质量评级为优,并重新预测睡眠质量。求解结果为:(完整内容见文档)

综上所述,本文的研究为了理解母亲与婴儿之间的关系,优化婴儿行为特征和睡眠质量提供了重要的见解和解决方案。

目录如下:


部分内容如下:


全部5问的代码如下:

问题1、问题2代码:



问题3核心代码:


问题4和问题5代码:



创作时间: