前言
  本研究聚焦学生压力与心理状况，借助机器学习算法实现精准分析与预测。运用数据清洗、归一化和特征编码等预处理手段提升数据质量。采用随机森林算法构建预测模型，综合运用多种特征选择方法筛选关键特征，并对模型参数进行优化，同时通过网格搜索等技术调优以及模型融合，有效提升了模型性能，优化后模型在验证集上准确率达 0.88、召回率 0.85、F1 值 0.86。基于前后端分离架构设计 并实现系统，前端实现交互界面与可视化展示，后端负责业务逻辑处理与数据交互。经黑盒、白盒测试，系统功能基本达标。本研究为学生心理健康教育提供了新的研究范式与实践成果，有助于推动教育的个性化与精准化发展 。

一、项目介绍
开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库 ：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
django + vue + echarts+协同过滤算法

二、功能介绍
多源数据整合模块：从电商网站采集数据。针对不同数据源采用爬虫（电商）、API  接口（社交媒用户管理模块：负责系统用户管理，有注册、登录验证和权限管理功能。注册时验证用户信息并设强密码策略；登录采用 SHA - 256 加密密码，验证成功生成会话标识；按用户身份分配不同权限。​
分析模块：是核心模块，用机器学习算法分析学生数据。以随机森林算法为核心，先预处理和进行特征工程，再调用模型预测分析，确定心理问题及严重程度、关键影响因素，最后生成含多内容的分析报告，为用户提供决策支持。

三、核心代码
部分代码：

四、效果图

五、文章目录

五、文章目录
目 录

1 引言 1
1.1 研究背景​ 1
1.2 目的与意义​ 1
1.3 国内外研究现状​ 2
1.4 研究方法与技术路线​ 2
2 相关技术 3
2.1 前端技术​ 3
2.1.1 Bootstrap​ 3
2.1.2 CSS 与 HTML​ 3
2.1.3 Echarts​ 3
2.2 后端技术​ 3
2.2.1 Flask 框架​ 3
2.2.2 Flask 在系统中的应用​ 3
2.3 机器学习算法​ 3
2.3.1 随机森林算法原理​ 3
2.3.2 随机森林算法的优势​ 4
3 数据收集与预处理​ 5
3.1 数据收集 5
3.2 数据预处理​ 5
3.2.1 数据清洗​ 5
3.2.2 数据归一化​ 5
3.3.3 特征编码​ 6
4 算法的模型构建与训练​ 7
4.1 模型构建​ 7
4.2 模型训练​ 7
4.3 模型优化​ 8
5 系统设计与实现​ 9
5.1 系统架构设计​​ 9
5.2 模块设计​ 9
5.3 系统实现​ 10
6 系统测试 16
6.1 测试方法​ 16
6.2 测试内容 16
6.3 测试结果 17
7 结论与展望​​ 18
参 考 文 献 20

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