25、心理健康检测与社交媒体医疗知识挖掘

心理健康检测与社交媒体医疗知识挖掘

1. 心理健康检测方法与结果

1.1 机器学习算法在心理健康检测中的表现

在心理健康检测领域，研究人员采用了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、k近邻（k - NN）和朴素贝叶斯（NB），并在不同维度的模型中进行了测试。结果显示，SVM在降低误报率方面表现出色，在多个不同维度的模型中，其准确率均优于其他两种方法。具体数据如下：
|模型维度|变量组合|SVM准确率|
| ---- | ---- | ---- |
|三个变量模型|TP, LF, meanNN|78.3%|
|五个变量模型|TP, HF, LF, PNN50, meanNN|81.7%|
|六个变量模型|TP, LF, HF, VLF, PNN50, meanNN|78.3%|

在三个变量模型中，k - NN（k = 3）以75.0%的准确率取得了第二好的成绩，其特征组合为TP、LF和PNN50。在其他情况下，k - NN（k = 7）也优于NB。

1.2 特征数量对分类性能的影响

通过对实验结果的分析发现，随着心率变异性（HRV）特征数量的增加，分类性能呈现先上升后下降的趋势。当预测变量为三个或四个时，性能达到较高水平；而当预测变量数量进一步增加时，性能开始下降，这可能是由于新增变量带来的信息干扰以及过拟合效应。同时，重要性检查显示，TP是最重要的变量，在所有高性能的特征组合中都存在；而VLF被评估为不太重要的变量，在所有高准确率的变量组合中均未出现。

1.3 不同研究的心理健康检测情况对比

为了更全面地了解心理健康检测的现状，下面列出