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基于运动数据分析的校园文化活动参与度评估

说明

随着时间的推移，学生的兴趣爱好、运动参与情况等因素可能会发生变化，因此，预测模型必须具备足够的适应性与稳定性。如何确保模型在变化的环境中能够持续保持较高的预测精度，是智能化预测方法的一个重要挑战。

数据的来源主要包括运动穿戴设备采集的身体活动数据、学生的日常行为数据、文化活动参与数据、社交平台互动数据等。数据质量对预测模型的精度有重要影响，缺失值、异常值的处理和数据的预处理是数据驱动预测的关键步骤。数据来源的多样性和真实性决定了预测结果的可靠性与准确性。

基于运动穿戴设备采集的数据，校园文化活动的