出生意図の予測：機械学習を用いた予備的分析

科学分野:

• 生殖健康
• ヘルスケアにおける機械学習
• 家族社会学

背景:

• 出生意図は、生殖に関する意思決定において重要な要素です。
• 出生意図の予測因子を特定することは、効果的な家族計画と支援のために不可欠です。
• 以前の研究では、さまざまな人口統計学的および心理社会的要因が調査されてきましたが、予測モデリングは依然として活発な分野です。

研究 の 目的:

• 出生意図の主要な決定要因を特定すること。
• 将来の出生意図を予測するための機械学習モデルを開発および評価すること。
• 特定の出生意図のリスクがある個人を分類すること。

主な方法:

• 韓国の幼児教育・保育パネル（K-ECEC-P）からの2,580人の被験者のデータを分析しました。
• 決定木、ランダムフォレスト分類子、ロジスティック回帰などの機械学習技術を適用しました。
• モデルのパフォーマンスは、適合率、精度、再現率、F1スコア、および曲線下面積（AUC）を使用して評価されました。

主要な成果:

• ランダムフォレストモデルはAUC 82%を達成し、強力な予測性能を示しました。
• 結婚期間、年齢、ストレス、妊娠中の体重、子供の数、母親の養育行動、パートナーとの対立、結婚満足度、うつ病、出産の種類が主要な予測因子として特定されました。