机器学习算法在结构效度评估中的潜力

19/24机器学习算法在结构效度评估中的潜力第一部分机器学习算法在结构效度评估中的应用 2第二部分变量选择和特征工程的技术 4第三部分监督学习算法用于效度分析 7第四部分无监督学习算法用于效度探索 9第五部分机器学习模型优化和验证 12第六部分机器学习在多维效度评估中的价值 14第七部分机器学习与传统效度评估方法的互补性 17第八部分机器学习算法的局限性和未来方向 19

第一部分机器学习算法在结构效度评估中的应用机器学习算法在结构效度评估中的应用

随着机器学习（ML）算法的发展和应用的广泛性，其在结构效度评估领域的潜力不断被探索。ML算法具有模式识别、数据挖掘和预测能力，为结构效度评估提供了新的途径和方法。

1.数据预处理和特征工程

ML算法在评估结构效度之前，需要对数据进行预处理和特征工程。数据预处理包括缺失值填充、异常值检测和数据规范化，以保证数据的完整性、一致性和可比性。特征工程涉及选择和提取能够反映结构特征的特征，如几何形状、材料性质、载荷条件和环境因素。

2.效度指标预测

ML算法可以用于预测结构效度的各种指标，包括承载能力、刚度、变形和耐久性。常见的ML算法包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络。这些算法可以从训练数据中学习结构效度的模式和关系，并建立预测模型。通过输入结构特征和载荷信息，ML算法可以预测结构效度的指标。

3.结构损坏检测

ML算法还可用于结构损坏检测，以识别和定位结构中的缺陷或损伤。通过分析结构振动、声发射或图像数据，ML算法可以识别损伤的特征模式。例如，神经网络和聚类算法可以识别异常振动模式，指示潜在损伤。

4.结构健康监测

ML算法可用于结构健康监测，以持续评估结构效度和预测其性能下降。通过不断收集和分析结构数据，ML算法可以建立基线模型，识别异常或趋势，并预测结构故障的风险。

5.剩余使用寿命评估

ML算法可用于评估结构的剩余使用寿命（RUL）。通过分析结构历史数据、加载条件和环境因素，ML算法可以建立预测模型，估计结构在达到临界失效水平之前剩余的可使用时间。

6.应用优势

ML算法在结构效度评估中具有以下优势：

*自动化和效率：ML算法可以自动化评估过程，减少人工干预和提高效率。

*数据驱动：ML算法从数据中学习，而不是依赖于预定义的规则或方程，从而提供更准确的预测。

*模式识别：ML算法擅长识别复杂数据中的模式和关系，从而揭示难以通过传统方法发现的结构效度问题。

*非线性建模：ML算法可以捕获结构行为中的非线性，这是传统方法无法准确建模的。

*预测性维护：ML算法可以预测结构故障的风险，从而实现预测性维护，优化维护计划并避免灾难性失效。

7.挑战和展望

虽然ML算法在结构效度评估中表现出巨大的潜力，但仍存在一些挑战和需要解决的问题，包括：

*数据质量和可用性：ML算法对数据质量和数量高度敏感。

*模型解释性和可信度：ML算法可能是黑匣子，需要提高模型的可解释性和可信度。

*算法选择和优化：选择最合适的ML算法和优化其超参数对评估精度至关重要。

*标准化和可重复性：需要建立标准化方法和基准测试，以确保评估结果的可重复性和可靠性。

随着研究和发展的持续进行，ML算法在结构效度评估中的潜力将继续扩大。通过充分利用ML算法的优势，我们可以提高结构评估的准确性、效率和预测能力，从而促进结构安全和可靠性。第二部分变量选择和特征工程的技术关键词关键要点【变量选择和特征工程的技术】

1.变量选择方法：过滤式方法（如卡方检验、信息增益）和嵌入式方法（如L1正则化、决策树）可识别出与效度相关的变量。这些方法有助于减少噪声和无关变量，提高模型的性能和解释性。

2.特征工程技巧：特征缩放、归一化和独热编码等技术可以转换数据，使其更适合机器学习模型。这些技巧可以改善数据的可比较性和消除不同尺度变量的影响，从而增强模型的预测能力。

3.交互项和非线性变换：通过创建交互项和应用非线性变换函数（如多项式回归、核函数），可以捕捉变量之间的复杂关系。这些技术可以扩展模型的预测能力，发现数据中的非线性模式和相互作用。

1.机器学习算法的应用：各种机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林和支持向量机，都可以用于构建结构效度评估模型。这些算法利用数据中的模式和关系，预测个体的结构效度水平。

2.算法选择和调优：算法选择取决于数据性质、模型复杂性以及研究目的。调优过程涉及调整算法参数（如超参数），以优化模型的性能并提高预测准确度。

3.模型评估和验证：使用交叉验证、分割验证和计算度量（如平均绝对误差、R2分数）来评估模型的性能。验证确保模型在不同的数据子集上泛化良好，避免过度拟合的风险。变量选择和特征

在机器学习算法中，变量选择和特征工程是至关重要的步骤，有助于优化模型的表现。在*《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》*中，变量选择和特征工程被用来从结构数据中提取相关的特征，以构建预测模型。

变量选择

变量选择指的是从数据集中选择出最相关的特征，以构建机器学习模型。变量的选择对模型的效度和鲁棒性至关重要。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，变量选择被用来从结构数据中识别出对结构效度评价有影响的变量。

特征

特征是从变量中提取出的信息，用来描述和识别数据。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，特征工程被用来从结构数据中提取相关的特征，以构建预测模型。

特征工程技术

数据预处理

数据预处理是特征工程的第一步。它包括数据清洗，缺失值填补，数据归一化和数据转换。这些步骤有助确保数据处理过程中的数据完整性和一致性。

特征提取

特征提取是从变量中提取有用信息的过程。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，特征提取被用来从结构数据中提取相关的特征，以构建预测模型。

特征选择

特征选择是从一组候选特征中选择最相关特征的过程。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，特征选择被用来减少模型的维数，同时确保模型的效度。

嵌入式特征选择

嵌入式特征选择是一种自动特征选择技术，它将特征选择过程融入模型训练过程。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，嵌入式特征选择被用来优化模型的效度。

特征转换

特征转换是将特征从一种域转换到另一种域的过程。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，特征转换被用来转换特征以улучшить模型的效度。

特征缩放

特征缩放是将特征缩放到统一规模的过程。在《机器学习算法在结构效度评价中的潜力》一文中，特征缩放被用来确保模型的稳定性和鲁棒性。第三部分监督学习算法用于效度分析监督学习算法在效度分析中的应用潜力

效度分析是评估研究或评估工具准确性和有效性的过程。机器学习算法，尤其是监督学习算法，在效度分析领域具有巨大的潜力。

监督学习算法基于已标记的数据进行训练，其中输入数据与已知输出相关联。训练后，算法可以预测新输入的输出。在效度分析中，监督学习算法可用于以下任务：

1.检测响应偏差

响应偏差是指研究参与者根据社会期望或其他因素改变其行为或回答方式。监督学习算法可用于识别可能存在响应偏差的回答，例如：

*异常值检测：算法可以识别明显偏离其他响应的极端回答。

*聚类分析：算法可以识别具有相似响应模式的回答者组，这可能表明存在群体差异或响应偏差。

2.评估项目效度

项目效度是评估测量工具（如问卷或测试）中单个项目或量表的准确性。监督学习算法可以用于：

*项目难度识别：算法可以识别比例不当的项目，使得参与者难以或容易回答。

*歧视性分析：算法可以识别区分不同组别的项目，例如有特定特征或背景的组别。

3.探索因素结构

因素分析是一种统计技术，用于识别多变量数据集中的潜在结构。监督学习算法可以用于辅助因素分析，例如：

*聚类分析：算法可以识别具有相似响应模式的项目组，这可能反映潜在的因素结构。

*回归分析：算法可以确定项目与潜在因素之间的关系，帮助解释因素结构。

4.预测效度

预测效度评估测量工具预测未来结果的能力。监督学习算法可以用于：

*回归模型：算法可以构建回归模型，预测基于测量工具得分的未来行为或结果。

*分类器：算法可以构建分类器，将参与者归类到不同的类别，例如低风险或高风险。

应用示例

以下是一些使用监督学习算法进行效度分析的示例：

*一个研究项目使用问卷来测量参与者的自我效能。研究人员使用异常值检测算法识别极端回答，表明潜在的响应偏差。

*一个评估工具用于衡量求职者的认知能力。评估人员使用项目难度识别算法识别比例不当的项目，导致求职者难以或容易回答。

*一个研究项目使用调查来收集有关消费行为的数据。研究人员使用聚类分析算法识别具有相似响应模式的消费群体，这表明潜在的因素结构。

结论

监督学习算法为效度分析提供了强大的工具。它们可以帮助识别响应偏差、评估项目效度、探索因素结构和预测效度。随着机器学习技术的发展，预计算法在效度分析中的作用将变得更加重要，从而为研究人员和评估人员提供更准确和可靠的测量工具。第四部分无监督学习算法用于效度探索关键词关键要点聚类算法用于效度构建

1.聚类算法将效度项目分组为具有相似特征的子集，揭示效度结构的潜在模式和关系。

2.层次聚类算法创建嵌套层次结构，允许研究人员探索效度项目的不同层次的相似性。

3.K均值聚类算法将效度项目分配到预定义数量的簇中，提供了效度结构的清晰表示。

主成分分析用于效度降维

1.主成分分析(PCA)将高维效度数据投影到低维空间，保留最大的方差。

2.PCA识别数据中的主要模式和趋势，帮助研究人员理解效度结构的关键维度。

3.PCA可用于减少效度项目数量，同时保持效度信息的完整性。

因子分析用于效度提取

1.因子分析提取潜在的“因子”或潜变量，解释效度项目的协方差。

2.因子分析识别影响效度结构的潜在结构，提供对测量变量之间关系的深入了解。

3.因子分析可用于构建层次效度模型，其中因子表示不同层次的效度。

多维标度法用于效度可视化

1.多维标度法(MDS)将多维效度数据映射到低维空间，用于可视化效度项目的相似性和距离。

2.MDS提供效度结构的直观表示，使研究人员能够识别模式和异常值。

3.MDS可用于比较不同效度测量或在不同群体中探索效度变化。

混合方法用于效度三角测量

1.混合方法结合无监督和监督学习算法，对效度结构进行更全面的评估。

2.聚类算法识别效度项目组，而因子分析提取潜在因素，提供效度结构的多层视图。

3.混合方法增强了效度评估的准确性和可靠性，揭示了效度结构的复杂性和相互关联性。无监督学习算法用于效度探索

引言

在心理测量学中，效度评估对于确保测量工具的准确性和有效性至关重要。传统效度评估方法通常依赖于先验假设和专家意见。然而，机器学习（ML）的兴起为探索效度提供了新的可能性，尤其是利用无监督学习算法。

无监督学习算法概述

无监督学习算法是一种ML技术，用于从未标记的数据中识别模式和结构。这些算法不需要预先定义的标签或分类，而是根据数据的内在特性进行学习。

应用于效度探索

无监督学习算法在效度探索中具有以下应用：

*识别潜在构念：这些算法可以帮助识别数据中的潜在构念或维度，从而为更深入的效度调查提供信息。

*探索数据结构：它们可以揭示数据中的层次结构、集群和关联关系，这有助于理解问卷的组织和潜在偏差。

*检测异常值：这些算法可以识别与其他数据点明显不同的异常值，这些异常值可能表明测量错误或其他效度问题。

*生成效度指标：通过分析数据中的模式，这些算法可以生成新的效度指标，例如项目同质性、维度相关性和总体效度。

具体算法

用于效度探索的无监督学习算法包括：

*主成分分析（PCA）：用于识别数据中主要的方差来源，并将其投影到较低维的空间中。

*因子分析（FA）：类似于PCA，但假设潜在构念是不可观测的潜在变量。

*聚类分析：用于将数据点分组到具有相似特征的集群中，从而揭示潜在的维度或分类。

*t分布随机邻域嵌入（t-SNE）：一种非线性降维技术，用于可视化高维数据中复杂的结构。

优势和局限性

无监督学习算法为效度探索提供了以下优势：

*自动化：这些算法可以自动化效度评估过程，减少对专家意见的依赖。

*探索性：它们允许探索性分析，发现先验假设可能无法捕捉到的潜在模式。

*客观性：这些算法基于数据本身的统计特征，避免引入人为偏差。

然而，这些算法也存在一些局限性：

*解释性：从这些算法中提取的见解可能难以解释，需要进一步验证。

*数据要求：这些算法通常需要大量的数据才能产生可靠的结果。

*选择算法：选择合适的算法对于特定的效度探索任务至关重要，并且可能取决于数据的类型和研究问题。

结论

无监督学习算法为效度探索提供了强大的工具。它们可以帮助识别潜在构念、探索数据结构、检测异常值和生成效度指标。通过利用这些算法，研究人员可以更全面和系统地评估测量工具的有效性和准确性。然而，还需要进一步的研究来提高这些算法的解释性和实用性。第五部分机器学习模型优化和验证机器学习模型优化和验证

模型优化

*超参数优化：确定机器学习算法的最佳超参数，例如学习率、正则化项和模型复杂度。常用的技术包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。

*特征工程：选择、转换和创建特征，以增强模型的性能。这包括特征选择、降维和特征提取技术。

*正则化：防止模型过拟合，通过向损失函数中添加惩罚项来限制模型的复杂度。正则化方法包括L1正则化、L2正则化和弹性网络正则化。

*集成学习：将多个机器学习模型结合起来，以提高整体性能。集成学习技术包括集成、袋装和提升。

模型验证

*交叉验证：将数据集随机划分为多个子集，并使用一部分数据进行训练，另一部分数据进行验证。这有助于评估模型的泛化性能。

*拆分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数，测试集用于评估最终模型的性能。

*指标评价：使用各种指标来评估模型的性能，例如准确率、召回率、精度和F1分数。

*混淆矩阵：显示模型预测结果与真实标签之间的比较，帮助识别模型的优势和劣势。

*学习曲线：绘制模型性能（例如精度）与训练样本数量之间的关系，以了解模型的收敛行为。

*错误分析：检查模型错误，以识别模型失败的原因并改进模型性能。

机器学习模型优化和验证在结构效度评估中的应用

*基于机器学习的量表构建：机器学习算法可用于分析数据并识别潜在的量表项目。

*模型开发和验证：可以使用机器学习算法开发预测结构效度的模型，并使用交叉验证和拆分数据集技术进行验证。

*特征工程：通过应用特征选择、降维和特征提取技术，可以选择和创建最能预测结构效度的特征。

*集成学习：可以将多个机器学习模型（例如逻辑回归、决策树和支持向量机）集成起来，以提高整体模型的性能。

*模型解释：使用解释性机器学习技术（例如局部可解释模型可知解释或决策树），可以了解模型的决策过程并识别对结构效度有重要影响的因素。

通过优化和验证机器学习模型，研究人员可以开发高性能的预测模型，从而增强结构效度评估的准确性和可靠性。第六部分机器学习在多维效度评估中的价值关键词关键要点【机器学习在多维效度评估中的价值】：

1.利用机器学习算法，如监督学习和无监督学习，可以自动化多维效度评估流程，通过检测模式和关联，提高效率和准确性。

2.机器学习技术能够处理复杂的多维数据，识别潜在的构念和维度，并探索变量之间的复杂关系。

3.通过对效度证据进行建模，机器学习算法可以发现非线性和交互效应，从而揭示传统统计方法可能错过的结构效度见解。

【在复杂结构模型中挖掘潜在维度】：

机器学习在多维效度评估中的价值

简介

结构效度评估旨在确定测量工具在多大程度上衡量其声称衡量的概念。传统上，结构效度评估依赖于统计建模，如因子分析和项目反应理论。然而，机器学习算法为多维效度评估提供了新的可能性，使其能够捕捉到传统方法难以发现的复杂模式和非线性关系。

机器学习算法的优势

机器学习算法在结构效度评估中提供以下优势：

*非线性关系建模：传统统计方法假设测量变量之间的关系是线性的。机器学习算法通过允许非线性函数，能够捕捉到更复杂的模式，从而提供更准确的效度评估。

*高维空间分析：多维效度评估通常涉及大量变量。机器学习算法能够处理高维空间，识别难以用传统方法发现的潜在结构。

*数据挖掘和特征选择：机器学习算法可以挖掘数据，识别对结构效度有意义的特征。这有助于探索性效度研究和构建更有效的测量工具。

*自动化和可伸缩性：机器学习算法可以自动化结构效度评估过程，从而节省时间和资源。随着数据集的不断增长，可伸缩性至关重要，机器学习算法能够高效地处理大规模数据。

机器学习算法的应用

机器学习算法在多维效度评估中已成功应用于以下领域：

*探索性效度分析：使用聚类和降维算法，识别潜在的维度和测量工具中存在的可能结构。

*验证性效度分析：利用分类和回归模型，测试测量工具与外部标准之间的收敛和发散效度。

*内部一致性分析：使用支持向量机和随机森林等算法，评估测量工具中的项目一致性。

*差异效度分析：通过比较不同组之间的测量模型，识别群体差异对效度的影响。

具体示例

一项研究使用了支持向量机算法来评估问卷的结构效度。通过非线性映射，算法能够识别出传统因子分析无法发现的两个潜在维度。这导致了更准确的效度评估和对问卷结构的更深入理解。

另一项研究使用了随机森林算法来识别影响测量工具内部一致性的特征。算法发现，某些项目与教育水平和年龄等人口统计变量有关。这导致了改进测量工具的建议，以提高其跨不同群体的效度。

局限性和注意事项

尽管机器学习算法在结构效度评估中具有潜力，但也存在一些局限性和注意事项：

*黑箱性质：一些机器学习算法具有黑箱性质，这使得解释模型输出变得困难。

*过度拟合：如果没有适当的正则化，机器学习算法可能会过度拟合数据，导致效度估计值出现偏差。

*数据的质量：机器学习算法对数据的质量非常敏感。不准确或有偏差的数据可能会损害效度评估的准确性。

*计算复杂性：某些机器学习算法在计算上可能很复杂，需要大量的时间和资源。

结论

机器学习算法可以通过捕捉传统方法难以发现的复杂模式和非线性关系，为多维效度评估提供新的可能性。通过利用非线性关系建模、高维空间分析、数据挖掘和自动化等优势，机器学习算法可以提高结构效度评估的准确性、效率和全面性。然而，了解这些算法的局限性和注意事项对于确保有效和可靠的效度评估至关重要。第七部分机器学习与传统效度评估方法的互补性关键词关键要点主题名称：机器学习算法的预测能力

1.机器学习算法可以利用大量且复杂的数据，识别传统效度评估方法可能错过的模式和关系。

2.机器学习算法可以学习和适应非线性关系，这在结构效度评估中提出了挑战，因为传统方法通常假设线性关系。

3.机器学习算法可以提高预测准确性，从而改善效度评估决策的可靠性。

主题名称：多模态数据整合

机器学习与传统效度评估方法的互补性

机器学习算法在结构效度评估中的应用为传统方法提供了有益的补充。传统上，效度评估依赖于主观判断和统计方法，而机器学习算法提供了一种定量、自动化和基于数据的评估方法。

1.对象级评估的互补性

机器学习方法擅长评估单个对象的效度，例如文本段落或图像。通过训练算法识别有效的特征，机器学习模型可以量化对象的结构特征，并评估其与预期的效度水平的一致性。相比之下，传统方法通常依赖于人工评级或主观评分，这可能会受到偏见和不一致性的影响。

2.大规模评估的效率

机器学习算法能够高效地评估大量对象。对于具有大量数据的项目，这非常宝贵，因为手动评估变得不切实际。通过自动化评估过程，机器学习算法可以快速识别效度问题，同时释放资源用于其他研究活动。

3.多模式数据的整合

机器学习算法可以处理各种模式的数据，包括文本、图像、音频和视频。这种多模式整合能力对于评估涉及不同数据类型的问题的效度非常有用。通过结合不同模式的数据，机器学习模型可以提供更全面和准确的效度评估。

4.定制化评估模型

机器学习算法可以根据特定的评估目的和数据集进行定制。通过训练算法识别特定领域的有效特征，可以开发专门的评估模型，提供高度相关的效度见解。这种定制化方法可以提高评估的准确性和可解释性。

5.效度评估的自动化

机器学习算法提供了自动化的效度评估解决方案。通过将评估过程系统化，机器学习算法可以减少人为错误和偏见的可能性。自动化还提高了评估的可重复性和一致性，使研究人员能够更可靠地比较研究结果。

6.对效度标准的见解

机器学习算法可以帮助识别和阐明效度的潜在标准。通过分析有效和无效对象的特征，算法可以发现与效度相关的模式和关系。这些见解可以丰富对效度本质的理解，并有助于改进评估方法。

结论

机器学习算法在结构效度评估中的应用与传统方法具有互补性。通过提供定量、自动化和基于数据的评估，机器学习算法可以增强效度评估的客观性、效率和准确性。结合机器学习和传统方法，研究人员可以获得更全面、更可信的效度见解，从而提高研究结果的质量和影响力。第八部分机器学习算法的局限性和未来方向机器学习算法在结构效度评估中的局限性和未来方向

尽管机器学习算法在结构效度评估中具有潜力，但仍存在一些局限性，阻碍其广泛应用：

1.数据要求高：

机器学习算法需要大量的训练数据才能生成有效的模型。收集和准备结构效度数据可能具有挑战性，尤其是在无法直接观察潜在结构的情况下。数据标记和清理过程也可能耗时且容易出错。

2.过拟合风险：

机器学习模型容易过拟合训练数据，从而降低其泛化到新数据的性能。在结构效度评估中，这种风险可能更高，因为训练数据可能与评估目标群体存在偏差。

3.可解释性差：

一些机器学习算法（如神经网络）通常是黑匣子，很难解释其决策过程。这使得评估和解决模型预测中的偏差或错误变得困难。

4.算法选择：

选择合适的机器学习算法对于获得准确的结果至关重要。不同的算法具有不同的假设和优势，在不同的情况下表现可能不同。确定最适合特定结构效度评估任务的算法可能具有挑战性。

5.响应偏移：

机器学习模型对用于训练它们的测量工具的更改敏感。当用于结构效度评估的衡量标准随着时间的推移而改变时，模型的性能可能会受到影响，称为响应偏移。

未来方向：

为了克服这些局限性，未来对机器学习算法在结构效度评估中的应用的研究和开发应集中在以下领域：

1.改进数据收集和准备技术：

探索新的数据收集方法和算法，以提高结构效度数据收集的效率和准确性。开发更好的数据预处理和特征工程技术，以减少过拟合并提高模型性能。

2.提高模型可解释性：

开发可解释的机器学习算法，或制定方法来解释黑匣子模型的预测。这将使研究人员和从业人员能够了解模型背后的决策过程，从而提高建模过程的透明度和可信度。

3.探索新算法：

调查新兴的机器学习算法，例如贝叶斯网络和因果推理技术，以了解其在结构效度评估中的潜力。这些方法可能提供更稳健和可解释的模型。

4.校准和评估模型：

开发新的技术来校准和评估机器学习模型，以降低过拟合风险并确保模型在不同情况下的一致性。这包括探索在缺乏大量标注训练数据时进行评估的替代方法。

5.解决响应偏差：

研究应对响应偏差的方法，例如使用稳健的统计技术或考虑收集横断面数据。探索使用多重测量工具或纵向数据进行评估的策略，以减少响应偏移的影响。

通过解决这些局限性和探索未来的研究方向，机器学习算法有望在结构效度评估中发挥更重要的作用，从而提高测量工具的有效性和准确性。关键词关键要点主题名称:机器学习算法在结构效度评估中的潜力

关键要点:

1.监督学习算法:

-利用已标注的数据训练模型，预测新数据的效度。

-常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。

-可用于评估量表、问卷等结构化工具的效度。

2.无监督学习算法:

-分析未标注的数据，发现隐藏模式和关系。

-常用的算法包括聚类分析、主成分分析等。

-可用于探索问卷项目之间的关系，识别潜在的效度问题。

主题名称:机器学习算法的优势

关键要点:

1.自动化和效率:

-机器学习算法可自动化效度评估过程，节省时间和精力。

-算法可快速处理大量数据，提升评估效率。

2.客观性和透明度:

-机器学习算