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摘要
目的 从数据科学基础理论出发，通过探索基于机器学习的平面公益广告效果评价模型，实现对平面公益广告设计的效果评价。方法 对平面公益广告图像数据集进行切分（7∶3），并对广告图像特征进行多维度提取，随后采用随机森林叠加多层感知机和XGBoost算法构建集成分类模型，并经训练得到广告效果强弱分类评价模型。结果 测试结果显示，在训练集的F1值为1.0时，该模型在测试集的F1值可达0.897 6，能对广告效果做出正确评价。结论 基于机器学习的多特征融合、多模型集成模型能够实现对平面公益广告效果的准确评价，为平面公益广告效果评价提供一种新方法。
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