算法求助

三文鱼×2

家人们，请问我想做一个平台，可以根据人的视力变化、年龄等来分类，需要用什么算法啊

zzxhh628

分类存储呗，不需要什么高端算法吧。

三文鱼×2

zzxhh628 发表于 2022-4-2 15:33
分类存储呗，不需要什么高端算法吧。

具体是什么呢？如果我需要用一个稍微高级一点的用什么啊？就是想参加创新创业比赛的，可是我不太了解

zzxhh628

什么平台的，Windows?需不需要图形界面？

三文鱼×2

zzxhh628 发表于 2022-4-3 09:33
什么平台的，Windows?需不需要图形界面？

是一个仪器 目前没有平台。就是我们有一个仪器可以测试视力，现在想要根据视力，年龄大小等进行分类，需要用什么算法建立分类模型等等

小甲鱼的二师兄

请问我想做一个平台，可以根据人的视力变化、年龄等来分类，需要用什么算法啊 @FishC_GPT

FishC_GPT

小甲鱼的二师兄 发表于 2023-11-28 05:44
请问我想做一个平台，可以根据人的视力变化、年龄等来 ...

如果你想根据人的视力变化和年龄等因素来进行分类，可以考虑使用机器学习的算法。其中，可以使用监督学习算法中的分类算法。

首先，你需要收集一些数据样本，包括不同人群的视力数据和年龄数据，并标记每个样本所属的分类。例如，可以将视力分为好、一般和差三个分类。

常用的分类算法有逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。这些算法都可以根据输入的特征（例如视力和年龄）来预测目标分类。你可以使用Python的机器学习库如scikit-learn来实现这些算法。

以下是一个简单的示例代码，使用逻辑回归算法来分类视力和年龄数据：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 定义特征和目标分类features = [[5.0, 25], [4.2, 36], [6.1, 42], [3.9, 58], [4.9, 60]]labels = ['good', 'average', 'good', 'average', 'poor']# 创建并训练逻辑回归模型model = LogisticRegression()model.fit(features, labels)# 预测新样本的分类new_sample = [[4.5, 30]]predicted_label = model.predict(new_sample)print(predicted_label)

在这个示例中，我们通过`features`列表定义了视力和年龄的特征，并通过`labels`列表标记了每个样本的分类。然后我们创建了一个逻辑回归模型，调用`fit`方法对模型进行训练，并使用`predict`方法对新的样本进行预测，并打印出预测的分类。

请注意，上述示例仅为演示机器学习分类的基本流程，实际应用中可能需要更多的数据和更复杂的算法来提高分类的准确性。同时，数据的采集和特征的选择也会影响分类的结果，需要根据具体情况进行优化。

以上回复来自 -- ChatGPT（FishC官方接口），如未能正确解答您的问题，请继续追问。