网络成瘾的智能行为数据分析

表4

回归的任务。


功能模型	ia−	ia (LIA)	ia (NIA)	ia (CIA)

DT	0.000076	0.000061(19.7%)	0.000072 (5.3%)	0.000064 (15.8%)
支持向量机	0.004114	0.003636 (11.6%)	0.003677 (10.6%)	0.003024(26.5%)
然而,	0.000065	0.000064(1.5%)	0.000066(−1.5%)	0.000064(1.5%)
射频	0.000040	0.000039 (2.5%)	0.000040 (0%)	0.000038（5%）
GBDT	0.000042	0.000039(7.1%)	0.000042 (0%)	0.000040 (4.8%)
装袋	0.000041	0.000039(7.3%)	0.000041 (0%)	0.000039(7.3%)
等	0.000068	0.000057(16.2%)	0.000065 (4.4%)	0.000065 (4.4%)

“ia−”为基线实验，“ia (LIA)”为naive LIA模型学习到的网络成瘾值实验，该实验在LIA模型的网络成瘾计算任务中得到的结果最好。“ia (NIA)”表示NIA模型在不考虑常规行为的情况下学习到的网络成瘾价值最佳的实验，该实验在使用NIA模型的网络计算任务中获得的结果最好。同理，ia (CIA)是指基于聚类模型的网络成瘾价值实验。

科学的规划

网络成瘾的智能行为数据分析

表4