【摘 要】
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当代大学生面临各方面压力,容易造成心理问题,为了让学生和学校做好预防心理抑郁的工作,本文提出了基于在校数据的学生抑郁预测模型.文用网络问卷的形式收集学生在校数据,包
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当代大学生面临各方面压力,容易造成心理问题,为了让学生和学校做好预防心理抑郁的工作,本文提出了基于在校数据的学生抑郁预测模型.文用网络问卷的形式收集学生在校数据,包括基本信息、学业情况、消费行为、人际关系、运动情况、职业规划及睡眠情况等七个方面,并让学生完成SCL-90抑郁分量表作为判定学生心理状态的指标,分别利用随机森林-有序多分类logistic回归和SMOTE-Xgboost算法建立大学生抑郁预测模型.对比后发现SMOTE-XGBoost算法建立的模型效果最好,证实用在校数据来预测学生抑郁倾向是可行的,并针对影响抑郁程度的因素提供了相应的学生心理健康管理建议.
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