【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习领域，具体是指一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统。
技术介绍
1、体育活动是人们进行身体锻炼、增强体质、培养团队精神的重要方式，在众多的体育活动中，往往离不开各种各样的体育器材，为了确保使用者的生命安全和体育活动的顺利进行，对体育器材的安全性进行全面而精准的评估显得至关重要，现有的体育器材安全性评估大多依赖人工进行，需要投入大量的时间和精力去逐一测试各类器材，导致评估效率低、准确率不高；体育器材在长期使用过程中，由于自然磨损或人为损坏，其安全性发生变化，导致意外事故的发生概率增加，给使用者带来潜在的风险。
技术实现思路
1、针对上述情况，本专利技术提供了一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，针对现有的体育器材安全性评估大多依赖人工进行，需要投入大量的时间和精力去逐一测试各类器材，导致评估效率低、准确率不高的问题，本方案采用谨慎加权随机森林方法对体育器材的安全性进行学习评估，有效提高检测效率和准确度，减少所需投入的时间和人力成本；针对体育器材在长期使用过程中，...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，其特征在于：包括数据采集与预处理模块、风险评估模块、实时监测与预警模块、系统管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，其特征在于：在风险评估模块采用谨慎加权随机森林方法进行训练，随机森林由多个决策树聚合组成，将预处理后的数据作为样本数据进行训练，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，其特征在于：在步骤S4中，使用谨慎准则自动学习决策树在聚合中的权重，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，其特征在于：包括数据采集与预处理模块、风险评估模块、实时监测与预警模块、系统管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，其特征在于：在风险评估模块采用谨慎加权随机森林方法进行训练，随机森林由多个决策树聚合组成，将预处理后的数据作为样本数据进行训练，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的体育器材安全性评估系统，其特征在于：在步骤s4中，使用谨慎准则自动学习决策树在聚合中的权重，具体包...
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