Resumen

Para hacer la gestión de la salud de los jóvenes de mi país más científica, más estandarizada y más efectiva, es necesario llevar a cabo una investigación en profundidad sobre la gestión de la promoción de la salud física de los jóvenes. A través de la investigación y análisis de los datos de salud física de los adolescentes en mi país, este documento propone que los resultados del entrenamiento de intervención en salud como parte de la investigación empírica sobre la construcción del sistema de servicios de gestión de datos de salud de adolescentes pueden mejorar efectivamente la hipótesis de relación de la salud física de los adolescentes y seleccionando el ejemplo del Análisis de Datos de Salud Física de Adolescentes en 2020 de nuestro país para el análisis de regresión. Los resultados de la investigación muestran que la teoría de la promoción de la salud física de los adolescentes puede mejorar la salud física de los adolescentes al interferir en el ejercicio físico de los estudiantes. En el procesamiento de datos, GBDT es adecuado cuando el conjunto de entrenamiento es relativamente grande, y a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la tasa de precisión puede alcanzar el 79.79%. En cuanto a la precisión de la clasificación de la promoción de la flexión hacia adelante sentado masculino, la precisión del método RF es mayor que la de GBDT. En cuanto al efecto de clasificación de la promoción de los 1000m de carrera de los chicos, el método RF logró la tasa de precisión de promoción más alta de 77.62%. En el efecto de clasificación de promoción de las dominadas masculinas, cuando la proporción del conjunto de entrenamiento es del 60%, el método RF obtiene la tasa de precisión más alta, que es del 92.04%. Los resultados del efecto de clasificación para la promoción del salto largo de pie de las chicas muestran que la tasa de precisión de clasificación para la promoción del salto largo de pie de las chicas está entre el 51% y el 56%. Cuando el conjunto de entrenamiento es inferior al 60%, el método RF es el mejor, el más alto es del 53.93%, y el resto es el método GBDT, el más alto es del 55.46%; en Macro-F1, los indicadores de RF y GBDT tienen sus propias ventajas. En la promoción del efecto de clasificación sobre el nivel de condición física final de las chicas, las tasas de precisión de los métodos RF y GBDT van del 90% al 96%, y las tasas de precisión del método NN van del 80% al 87%; cuando la tasa de práctica alcanza el 80%, el método GBDT logra la tasa de precisión más alta del 95.06%; en el índice Macro-F1, el método GBDT es claramente el mejor.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Gestión de la salud de los jóvenes; Promoción de la salud física; Formación en intervención sanitaria; Análisis de datos sobre la salud de los adolescentes; Método GBDT; Método RF
• Keywords:Youth health management; Physical health promotion; Health intervention training; Adolescent health data analysis; GBDT method; RF method