8、机器学习在抑郁预测与天气预测中的应用研究

机器学习在抑郁预测与天气预测中的应用研究

1. 抑郁预测研究

1.1 抑郁相关因素与研究背景

抑郁是年轻人常见的精神疾病，尤其在孟加拉国等中等收入国家。相关研究发现，大家庭规模、住宿问题、女性性别、大量吸烟和饮酒等因素与抑郁有关。为了更好地预测个体是否患有抑郁，研究人员开展了一系列工作。

1.2 研究方法

1.2.1 问卷设计

• 首先回顾相关文献，确定常见风险因素。由于这些风险因素在全球可能有所不同，还咨询了精神病医生，验证文献中的发现，并添加了一些仅在孟加拉国出现的因素。
• 最终形成了一份包含30个问题的问卷，分为三个部分：
  • 社会人口统计学测量（Q1 - Q9）：包括参与者的个人和教育相关基本信息，如性别、年龄、家庭经济状况、永久居住地、大学类型、研究领域、学习年份、成绩以及选择当前研究领域的原因等。
  • 职业和求职压力相关问题（Q10 - Q21）：分为四个子部分，每个问题使用四点李克特量表（0“强烈同意”到3“强烈不同意”）回答。具体如下：
    • 工作能力压力：关于个人能力，如技能和先前工作经验的问题。
    • 家庭和周围环境压力：涉及家庭经济危机、家庭和社会压力等问题。
    • 就业环境压力：关于激烈竞争和稀缺就业机会的问题。
    • 个性压力：关于个人缺陷，如缺乏自信和自我认知的问题。
  • 患者健康问卷（PHQ - 9）（Q22 - Q30）：用于评估抑郁症状，由9个问题