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El método tradicional de evaluación de los efectos de la enseñanza y el entrenamiento del voleibol no puede adaptarse a la informatización y modernización de la educación moderna. Sobre esta base, se propone un nuevo método de evaluación, es decir, utilizando el modelo SVM. Este método aprovecha al máximo la alta eficiencia del aprendizaje de muestras pequeñas de SVM, logra un excelente efecto de aprendizaje, reduce el error de divergencia y los factores subjetivos en los métodos de evaluación tradicionales y está más en línea con la conclusión de la evaluación orientada a macro. Los resultados de la investigación se pueden combinar con la entropía de la información, las matemáticas difusas y otros métodos de investigación para mejorar aún más la precisión del ajuste de los datos. Este método tiene cierta importancia de referencia para mejorar el nivel de enseñanza de los profesores y promover la mejora de la calidad de la instrucción. Partiendo de la profundización del efecto de la enseñanza y el entrenamiento del voleibol, y combinándolo con las características de los eventos de voleibol, este artículo evalúa la importancia, la función y los métodos de la enseñanza y el entrenamiento del voleibol. Se señala que la evaluación del efecto de la enseñanza y el entrenamiento del voleibol es muy importante para la gestión de la enseñanza del voleibol universitario y el control del proceso de instrucción del voleibol. Finalmente, se analiza que la precisión de predicción del algoritmo DBT-SVM es mayor que la del algoritmo SVM y el algoritmo de clasificación multiclase (BT-SVM). La precisión del SVM es de 93~95, la del BT-SVM es de 95~97 y la del DBT-SVM es de 97~98, con la precisión más alta de 98,33. El tiempo de prueba de este método también es el más corto, con un promedio de 6~7 ms; El efecto del entrenamiento del voleibol es diferente en diferentes campos. El algoritmo DBT-SVM propuesto en este artículo es factible para evaluar el efecto del entrenamiento de la enseñanza del voleibol.
The traditional assessmentmethod of volleyball teaching and training effect can't adapt to the informationization and modernization of modern education. On this basis, a new assessmentmethod is put forward, that is, using the SVM model. This method makes full use of the high efficiency of small sample learning of SVM, achieves excellent learning effect, reduces the divergence error and subjective factors in traditional assessmentmethods, and is more in line with the macro-oriented assessmentconclusion. The research results can be combined with information entropy, fuzzy mathematics and other research methods to further enhance the accuracy of data fitting. This method has certain reference significance for improving teachers' teaching level and promoting the improvement of instructional quality. Starting from deepening the effect of volleyball teaching and training, and combining with the characteristics of volleyball events, this paper evaluates the significance, function and methods of volleyball teaching and training. It is pointed out that the assessmentof volleyball teaching and training effect is very important for the management of college volleyball teaching and the control of volleyball instructional process. Finally, it is analyzed that the prediction accuracy of DBT-SVM algorithm is higher than that of SVM and multi-class classification algorithm (BT-SVM) algorithm. The accuracy of SVM is 93~95, that of BT-SVMis 95~97, and that of DBT-SVM is 97~98, with the highest accuracy of 98.33. The test time of this method is also the shortest, with an average of 6~7ms; The training effect of volleyball is different in different fields. The DBT-SVM algorithm proposed in this paper is feasible to evaluate the training effect of volleyball teaching.
