AutoJudge：基于随机森林算法的编程题目难度智能预测系统

AutoJudge是一款利用随机森林算法分析题目文本特征的AI工具，旨在解决编程学习与竞赛中题目难度判断的痛点。它通过机器学习技术自动评估编程题难度，帮助用户快速判断挑战复杂程度，应用场景覆盖竞赛选手、教育平台及企业面试，虽有局限但未来可通过多模态融合等方向优化。

在编程学习和竞赛准备中，如何判断题目真实难度是普遍痛点。现有在线判题平台（OJ）的难度标签多基于主观经验或简单通过率统计，缺乏对题目文本特征的深度分析。选择过难题目易打击信心，过易则浪费时间，AutoJudge由此诞生。

AutoJudge选择随机森林算法，因其具备特征重要性可解释、抗过拟合能力强、高效处理高维数据等优势。文本特征工程包括词汇层面（关键词频率、文本长度等）、语义层面（词嵌入捕捉语义）、结构层面（段落结构、输入输出复杂度等）。

AutoJudge的核心功能包括：1.网页数据抓取：内置爬虫从LeetCode、Codeforces等平台获取题目数据；2.实时难度预测：用户粘贴题目描述即可秒级获得Easy/Medium/Hard的评估结果；3.多语言支持：适配不同语言背景的编程学习者。

AutoJudge的应用场景包括：1.编程竞赛选手：快速筛选适合水平的题目，制定科学刷题计划；2.在线教育平台：集成API自动标注题目难度，减轻人工负担；3.企业技术面试：评估自拟题目的难度合理性，确保面试题质量。

当前局限：依赖题目文本特征，对需代码分析的题目准确度受限；不同平台难度定义有差异，需领域微调。未来方向：多模态融合（结合文本、测试用例、历史数据）；个性化推荐（结合用户解题记录）；深度学习升级（探索BERT等预训练模型）。