12、基于机器学习的抑郁症预测与犯罪预测研究

基于机器学习的抑郁症预测与犯罪预测研究

1. 自动化抑郁症预测

1.1 常用机器学习算法

在自动化抑郁症预测中，使用了多种机器学习算法，下面为你详细介绍：
- 决策树分类器 ：决策树是一种监督式机器学习方法，它通过基于某些参数对数据进行分割来工作。该技术主要包含决策节点和叶子节点，它们构成了决策树。决策树在现实生活中有很多类比，对机器学习产生了重大影响，涵盖了分类和回归任务。决策树分类器通过迭代地根据最相关的特征将数据划分为更小的子集，直到满足指定的停止条件。在每个节点上，算法通过最大化父节点和子节点之间的杂质差异来选择最佳特征进行数据分割，直到叶子节点纯净或达到树的最大深度。最终得到的树可以用于通过从根节点到叶子节点的决策路径来预测新数据的目标变量。
- CatBoost ：这是一种机器学习算法，它使用梯度提升来对数值、分类和文本数据进行高精度预测。它可用于分类和回归任务，并且在处理噪声数据方面非常有效。CatBoost 能够原生处理分类变量，与其他提升算法相比，它的训练速度更快，还包含有序提升和模型内省等先进技术，以提高性能和可解释性。这些特性使其在营销、金融和自然语言处理等各个领域成为流行的选择。
- 逻辑回归 ：逻辑回归是监督式机器学习中一种著名的算法，主要应用于分类任务。其主要目标是估计二元目标变量的概率，其中目标变量表示成功/是（用 1 表示）或失败/否（用 0 表示）。逻辑回归模型用于根据自变量 X 预测 P(Y = 1) 的可能性。该算法简单有效，常用于垃圾邮件检测、癌症检测和糖尿病预测等任务。

1.2 数据处理与可