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1、准确测试姓名打分

姓名打分准确性测试

步骤：

1. 收集数据：收集不同姓名和与其相关的数字评分的大型数据集。

2. 建立模型：使用机器学习算法训练模型，将姓名映射到评分。

3. 评估模型：使用留出法或交叉验证评估模型的准确性。

4. 比较结果：将模型的准确性与其他名称评分方法进行比较。

指标：

测试准确率：模型预测正确的姓名打分与实际打分之间的比率。

皮尔森相关系数：测量模型预测的打分与实际打分之间的线性相关性。

均方根误差（RMSE）：模型预测打分与实际打分之间的平均差值的平方根。

示例：

以下是一个使用机器学习进行姓名打分准确性测试的示例：

收集了超过 100,000 个姓名和打分的数据集。

使用随机森林算法训练了模型。

使用留出法评估了模型，测试准确率为 85%。

该模型的皮尔森相关系数为 0.7，RMSE 为 0.5。

将该模型与其他基于算法和字面含义的姓名评分方法进行了比较，其准确性最高。

结论：

姓名打分准确性测试是一个评估模型有效性的重要步骤。通过使用适当的指标和仔细比较，可以确定模型是否可靠且准确地预测姓名打分。

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输入您的姓名：

得分计算：

每笔画得分：

横笔：1 分

竖笔：2 分

撇笔：3 分

捺笔：4 分

点笔：5 分

结构加分：

三才配置：每配置 3 分

五行相生：每相生 1 分

五行相克：每相克 1 分

分数等级：

90 分以上：绝佳

7089 分：吉

5069 分：中等

3049 分：凶

029 分：大凶

注意事项：

姓名使用简体字。

仅计算姓名中的人名部分，不包括姓氏。

示例：

输入姓名：李华

部首：

李：13 分（3 横 + 4 竖 + 2 撇 + 4 捺）

华：12 分（2 横 + 6 竖 + 2 撇 + 2 点）

结构加分：

三才配置：三才金木水，加 3 分

五行相生：木生火，加 1 分

总得分：13 + 12 + 3 + 1 = 29 分

等级：凶

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