预测青少年抑郁症状使用老师报告的异常行为的文字描述:基于机器学习的研究
Nigela Wumaierjiang1, Guoli Yan1, Lidan Yuan1
1Mental Health Center of Tianjin University, Tianjin Anding Hospital, Tianjin, China.
机器学习模型可以从教师报告中预测青少年抑郁症. 随机森林模型显示了高准确度,为学校的早期检测提供了一个实用的工具.
科学领域:
- 青少年心理健康 青少年心理健康
- 机器学习在医疗保健中的应用
- 教育心理学教育心理学
背景情况:
- 青少年的抑郁症状是一个重大的问题.
- 早期识别对于及时干预至关重要.
- 教师的观察提供了对学生行为有价值的见解.
研究的目的:
- 开发和比较用于预测青少年抑郁症状的机器学习模型.
- 用教师报告的学生行为文本描述作为输入数据.
- 在这个预测任务中评估不同机器学习算法的有效性.
主要方法:
- 利用来自441名青少年教师报告和患者健康问卷-9 (PHQ-9) 评分的文本数据.
- 使用术语频率逆文档频率 (TF-IDF) 处理的文本数据.
- 训练和评估了四种机器学习模型:随机森林 (RF),支持矢量机 (SVM),极端梯度增强 (XGBoost) 和LASSO,使用80/20分割和5倍交叉验证.
主要成果:
- 71.7%的青少年对临床显著的抑郁症状呈阳性查 (PHQ-9分数≥10).
- 随机森林 (RF) 模型实现了最高的性能,回忆率为0.97,准确度为0.91,精度为0.92,F1得分为0.92.
- 通过ML分析的教师报告显示,在识别抑郁症状时,回忆率高达97%.
结论:
- 机器学习,特别是随机森林模型,可以有效地从教师报告的文本中预测青少年的抑郁症状.
- 这种方法为早期识别学校环境中的抑郁症提供了一种实用且有效的方法.
- 促进适时对有抑郁症状的青少年进行干预.
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