问卷星批量导入题目(matlab)

1.适用情景

形如如下格式的题目:

2.matlab脚本

2.1单选、多选、填空

clc,clear
title1={'管理','钢结构','土建'};
title2={'单选','多选','填空'};
%%
for ki=1:3
    for kj=1:2
        path='F:\wjy0907\work\w0910_GaoHan\附件2:中建n局2024年技术质量知识题库';
        fileName=[path,'\',title1{ki},title2{kj},'.txt'];
        fileNameW=[fileName(1:end-4),'_select.txt'];
        %% read
        fid=fopen(fileName,"r");
        tiMuNum=0;
        str=fgetl(fid);
        while strcmp(str,'DFend')==0
            loc=find(str=='.');
            if isempty(loc)
                loc=find(str=='.');
            end
            if isempty(loc)
                qNum=tiMuNum;
                tiMu=str;
            else
                qNum=str2double(str(1:(loc(1)-1)));
                tiMu=str((loc(1)+1):end);
            end
            str=fgetl(fid);
            %
            while strcmp(str(1),'A')==0&strcmp(str(1),'【')==0
                tiMu=[tiMu,str];
<think>嗯,用户问的是如何在MATLAB中使用随机森林分析问卷的矩阵量表题数据。首先,我需要确认矩阵量表题的结构。通常这类题目是多行多列的选择题,比如李克特量表,每个问题有多个条目,每个条目可能有1-5分的选项。 接下来,用户的数据应该已经从问卷导出,可能是Excel或CSV格式。在MATLAB导入数据,可能需要用到readtable或者xlsread函数。然后数据预处理,包括处理缺失值,可能用fillmissing函数填补,或者删除缺失行。 然后是数据类型的转换。矩阵量表题的数据通常是分类变量或有序分类变量,需要确保MATLAB中的随机森林模型能够处理这些类型。随机森林在MATLAB中通过TreeBagger实现,默认是回归任务,如果要做分类,需要将响应变量转换为分类变量。 特征工程方面,矩阵题可能每个条目都是一个特征,可能需要检查是否需要降维,比如主成分分析,或者直接使用原始特征。需要提醒用户注意多重共线性问题,不过随机森林对多重共线性不敏感,这点可以放心。 模型训练部分,要设置TreeBagger的参数,比如树的数量,建议至少100棵。分类需要指定Y变量为分类类型。交叉验证防止过拟合,可以用crossval函数,或者cvpartition划分训练集测试集。 结果分析方面,变量重要性通过OOBPermutedPredictorDeltaError获取,绘制重要性排序图。混淆矩阵评估分类性能,计算准确率、召回率等指标。如果是回归任务,则关注MSE、R²等。 最后,注意事项要提到数据预处理的重要性,样本量是否足够,以及结果的可解释性,比如随机森林的特征重要性可以帮助理解哪些题目对结果影响大。 用户可能的深层需求是希望了解整个分析流程,从数据导入到模型评估,确保他们的问卷数据能得到有效分析。可能需要更详细的代码示例和步骤解释,确保他们能够实际操作。同时,可能需要解释为什么选择随机森林,比如处理高维数据、非线性关系的能力,以及如何解释结果的应用意义。</think>好的!以下是关于使用MATLAB进行随机森林分析问卷矩阵量表题数据的步骤和注意事项: --- ### **1. 数据准备** - **数据格式**:矩阵量表题通常为多行多列结构(例如李克特量表),需将问卷导出的Excel/CSV数据整理为二维表格: - **行**:样本(每个受访者) - **列**:特征(矩阵题中每个子问题的评分) + 目标变量(如果有监督学习) - **数据清洗**: ```matlab % 导入数据 data = readtable('问卷数据.csv'); % 处理缺失值(例如用中位数填充) data = fillmissing(data, 'constant', median(data{:,:})); ``` --- ### **2. 数据类型转换** - 矩阵题的评分通常为**有序分类变量**(如1-5分),需转换为数值类型: ```matlab % 若数据为文本类型(如"非常满意"→"非常不满意") data.Score = grp2idx(data.Score); % 转换为1-5数值 ``` --- ### **3. 随机森林建模** #### **3.1 分类任务**(如预测用户类别) ```matlab % 划分特征X和目标变量Y X = data{:, 1:end-1}; % 矩阵题所有列作为特征 Y = categorical(data.TargetColumn); % 目标变量需转为分类变量 % 创建随机森林模型 numTrees = 100; % 树的数量 model = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'classification', 'OOBPrediction', 'On'); % 评估模型 oobError = oobError(model); % 袋外误差 [confMat, order] = confusionmat(Y, predict(model, X)); % 混淆矩阵 ``` #### **3.2 回归任务**(如预测连续值) ```matlab model = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'regression'); mse = mean((Y - predict(model, X)).^2); % 均方误差 ``` --- ### **4. 关键结果分析** #### **变量重要性排序** ```matlab % 获取特征重要性 importance = model.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 可视化 figure; bar(importance); xlabel('特征编号'); ylabel('重要性得分'); title('随机森林特征重要性排序'); ``` #### **模型性能验证** ```matlab % 交叉验证(示例:5折) cv = cvpartition(Y, 'KFold', 5); accuracy = zeros(cv.NumTestSets, 1); for i = 1:cv.NumTestSets trainIdx = cv.training(i); testIdx = cv.test(i); subModel = TreeBagger(50, X(trainIdx,:), Y(trainIdx), 'Method', 'classification'); pred = predict(subModel, X(testIdx,:)); accuracy(i) = sum(pred == Y(testIdx)) / numel(testIdx); end mean_accuracy = mean(accuracy); ``` --- ### **5. 注意事项** 1. **数据维度**:矩阵题可能产生高维特征,可先用PCA降维: ```matlab [coeff, score] = pca(X); X_reduced = score(:,1:10); % 保留前10个主成分 ``` 2. **样本量要求**:随机森林需要足够样本量(通常特征数的10倍以上)。 3. **可解释性**:通过特征重要性判断哪些子问题对结果影响最大(例如“服务态度”比“响应速度”更重要)。 --- ### **6. 适用场景** - **用户分群**:根据量表回答划分用户类型 - **满意度预测**:通过历史数据预测新问卷的满意度评分 - **关键因素挖掘**:识别对结果影响最大的题目 需要具体代码或数据示例可进一步说明!
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