[发明专利]一种基于少量问卷调查数据的多目标特征预测方法

摘要

一种基于少量问卷调查数据的多目标特征预测方法，包括如下步骤：S1：整理问卷调查数据；S2：使用k‑means方法对步骤S1中缺失数据进行插补；S3：通过独热编码和编码标签将步骤S2中补充后的非数值型特征转换为数值型特征；S4：将步骤S3中转换得到的数值型特征与任意一个想要预测的目标特征进行关联，称为一个任务；建立基于随机配置径向基网络的多任务监督学习模型，并对多个任务进行预测；S5：根据步骤S4建立模型的输出结果，得到最终的预测结果；本发明通过利用多个目标特征之间的关联性，挖掘存在于模型参数或数据特征中的共有信息，以解决问卷调查数据不足的问题。