一种基于数据驱动与随机森林融合AHP的电力实训质量智能评估方法及装置

本发明公开了一种基于数据驱动与随机森林融合AHP的电力实训质量智能评估方法及装置，涉及职业技能实训智能评估技术领域，采集多源实训原始数据并完成标准化预处理；仅通过专家标注实训质量五级标签；采用贝叶斯优化调参的随机森林算法训练实训质量评估模型，并完成模型精度验证；通过SHAP算法计算各指标边际贡献，归集二级实训维度得分并可视化展示；最终自动输出学员实训质量分级结果与完整评估报告。本发明融合AHP分层架构与随机森林数据自动赋权，大幅降低人工主观评价偏差，能够精准定位学员实训薄弱维度，适配电力虚拟仿真实训全流程自动化客观评估，有效解决传统人工评估主观性强、数据利用率低、评估结果无解释性的技术问题。