机器学习项目——基于集成学习提升树情绪分类（代码/论文）

完整的论文代码见文章末尾 以下为部分内容

摘要

本文旨在探讨基于集成学习提升树Xgboost的慕课学习情绪分类方法。首先介绍了情绪分类的重要性和在教育领域中的应用潜力。随后描述了数据收集与预处理过程，包括慕课学习者脑电数据的获取和清洗方法。特征工程部分讨论了从实验数据中提取特征的技术，以获取更丰富的特征表示。集成学习提升树模型的介绍包括集成学习的概念和提升树算法的优势及适用场景。情绪分类模型训练与评估部分涵盖了数据集划分、模型训练和调参策略，以及评估指标的选择和解释。总结了模型在慕课学习情绪分类任务上的表现，并探讨了可能的改进方向和未来工作。

本研究为慕课平台学习提供了一种有效的情绪分类方法，有助于提升学习者的学习体验和效果。本文主要研究了基于集成学习提升树的慕课学习情绪分类任务。首先介绍了情绪分类在教育领域的重要性和潜在应用价值，然后详细描述了数据收集和预处理的方法。在特征工程部分，讨论了从数据中提取特征的方法，，接着介绍了集成学习的概念和原理，深入探讨了提升树算法的优势和适用场景。在情绪分类模型训练与评估部分，讨论了数据集划分、模型训练和调参策略，以及评估指标的选择和解释。最后对模型在慕课学习情绪分类任务上的表现进行了总结，并探讨了可能的改进方向和未来工作。通过本研究，为提升慕课学习情绪分类效果和实际应用提供了理论和实践参考。

研究内容

慕课学习作为一种新兴的在线学习方式，受到越来越多学生的关注和青睐。然而，在慕课学习过程中，学生的情绪状态对学习效果具有重要影响。情绪分类可以帮助教育者更好地了解学生的学习状态，及时调整教学策略，提升教学效果。因此，本研究旨在基于集成学习提升树的方法，对慕课学习者的学习情绪进行分类分析。

我们将利用Confused student EEG brainwave数据集，收集慕课学习者的文本数据，包括评论、笔记等。通过数据清洗和预处理，我们将文本数据进行分词、去除停用词等处理，以便后续特征提取。

接下来，我们将建立集成学习提升树模型。集成学习通过集成多个弱分类器来构建强分类器，可以提高模型的准确性和泛化能力。作为其中一种常用的集成学习方法，提升树算法具有较高的准确性和鲁棒性，适用于处理复杂的分类任务。我们将详细介绍提升树算法的原理和优势，以及如何应用XGBoost、LightGBM等工具来构建情绪分类模型。

在情绪分类模型训练与评估阶段，我们需要深入了解集成学习方法和提升树算法的原理，以及它们在处理复杂的分类任务中所展现出的优势。除了XGBoost、LightGBM等工具，还有其他机器学习算法也可以用于构建情绪分类模型，例如SVM、神经网络等。数据集的划分和模型的调参也是至关重要的步骤。我们将把数据集划分为训练集、验证集和测试集,进行模型训练和调参。同时，选择合适的评估指标对于评估模型的性能非常关键。除了准确率、精确率、召回率等指标外，还可以考虑使用F1值、AUC等指标来评估模型的性能表现。

项目框架

本文旨在利用集成学习提升树的方法对慕课学习者的情绪进行分类，并探讨其在教育领域中的应用潜力。
本课题基于XGBoost改进决策树的学习情绪分类的基本研究内容如下：

①数据预处理：首先，需要对脑电信号进行预处理，包括滤波、降噪、归一化等，以提取出有用的特征。

②特征提取：从预处理后的脑电信号中提取出有用的特征。这些特征可能包括脑电信号的频率、幅度、相位等信息。

③训练模型：使用XGBoost算法训练模型。在训练过程中，可以通过调整XGBoost的参数（如树的深度、学习率等）来优化模型的性能。

④模型评估：使用测试集评估模型的性能。如果模型的性能满足要求，那么就可以使用该模型进行脑电信号情绪分类。

⑤模型应用：将训练好的模型应用到新的脑电信号数据上，进行情绪分类。

特征工程

可以看出，同一个人不同频段之间也存在巨大的差别，因此需要引入其他特征来分析信号。

功率谱表示了信号功率随着频率的变化关系，常用于功率信号（区别于能量信号）的表述与分析。功率谱曲线一般横坐标为频率，纵坐标为功率。通过分析信号的功率谱，我们可以了解信号在各个频率上的功率分布情况，这有助于分析信号的频率成分以及各个频率分量的能量大小。

从数学上讲，信号的功率谱来源于时域信号的自相关函数傅里叶变换。首先将时域信号的自相关函数求出，然后再对自相关函数进行傅里叶变换，结果就得到了功率谱。这就是功率谱分析的数学基础。

demographic_info.csv进行相关系数矩阵分析，有：

从上图可以看出，贝塔-2组和伽马组具有较高的相关性，而德尔塔波与其他频段的相关性较低。

Hilbert-Huang Transform (HHT)是一种用于分析非线性和非平稳信号的两步方法。第一步是经验模态分解(Empirical Mode Decomposition， EMD)，将原始信号分解为有限个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions， IMF)。IMF是时变单频分量。1 第二步是对每个IMF进行希尔伯特变换，得到信号的瞬时频率和幅值，从而获得信号的时频-能量表示。

从数学上讲，HHT的基础在于对信号自相关函数进行傅里叶变换。首先计算出时域信号的自相关函数，然后对其进行傅里叶变换，就得到了功率谱。这就是HHT的数学基础。

决策树图

0:[f1<8.5] yes=1,no=2,missing=11:[f1<0.5] yes=3,no=4,missing=33:[f0<5.5] yes=7,no=8,missing=77:leaf=-0.5965065968:[f0<7.5] yes=15,no=16,missing=1515:leaf=0.58947372416:[f0<8.5] yes=23,no=24,missing=2323:leaf=-0.57931035824:leaf=0.5793103584:[f1<7.5] yes=9,no=10,missing=99:[f0<7.5] yes=17,no=18,missing=1717:[f2<0.5] yes=25,no=26,missing=2525:[f1<2.5] yes=33,no=34,missing=3333:leaf=-0.58904111434:leaf=0.014539580826:[f2<47.5] yes=35,no=36,missing=3535:leaf=0.3114310236:leaf=0.024837663418:[f1<2.5] yes=27,no=28,missing=2727:leaf=-0.59460675728:[f1<5.5] yes=37,no=38,missing=3737:leaf=0.41721856638:leaf=-0.59365081810:[f0<1.5] yes=19,no=20,missing=1919:[f0<0.5] yes=29,no=30,missing=2929:leaf=0.57692307230:leaf=-0.57757008120:[f0<6.5] yes=31,no=32,missing=3131:leaf=0.59553903332:[f0<7.5] yes=39,no=40,missing=3939:leaf=-0.57692307240:leaf=0.5876289012:[f0<7.5] yes=5,no=6,missing=55:[f0<3.5] yes=11,no=12,missing=1111:[f0<2.5] yes=21,no=22,missing=2121:leaf=-0.59245288422:leaf=0.57931035812:leaf=-0.5942029366:[f0<8.5] yes=13,no=14,missing=1313:leaf=0.57600003514:leaf=-0.575757623

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