机器学习模型用于预测中国大学生的抑郁症状风险
Chengfu Yu1, Xiangxuan Kong1, Weijie Yu1
1Department of Psychology/Research Center of Adolescent Psychology and Behavior, School of Education, Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong, China.
Frontiers in psychiatry
|August 21, 2025
概括
机器学习可以使用随机森林准确预测大学生抑郁风险. 关键因素包括睡眠不足,压力和自我批评,
科学领域:
- 精神病学与心理健康
- 计算社会科学
背景情况:
- 抑郁症是大学生面临的重大公共健康问题.
- 传统的线性模型难以使用高维数据来预测心理健康状况.
研究的目的:
- 应用机器学习技术来预测大学生的抑郁症状.
- 确定与抑郁症相关的关键风险因素.
主要方法:
- 使用来自1635名中国大学生的数据, 涵盖38个变量.
- 评估了四种机器学习算法:随机森林,XGBoost,LightGBM和支持向量机.
主要成果:
- 随机森林模型表现出优异的性能,AUC为0.87和准确度为0.79.
- 确定睡眠障碍,感知压力,经验回避和自我批评是重要的预测因素.
- 沙普利添加剂研究强调睡眠质量差和高压力是主要的风险因素.
结论:
- 随机森林有效地模拟了复杂的相互作用来预测抑郁.
- 这些发现为学生制定有针对性的心理健康干预提供了可操作的见解.
- 未来的研究应侧重于多样化的样本和生理数据,以提高概括性.


