心理健康狀態(tài)的情感分類與預(yù)測(cè)研究

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摘要：心理健康問題是當(dāng)今社會(huì)廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)話題，隨著人工智能的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為心理健康狀態(tài)的檢測(cè)提供了新的手段。該研究基于Kaggle平臺(tái)的心理健康數(shù)據(jù)集，開展情感分類研究，分別采用樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了4種多分類模型。結(jié)果表明，隨機(jī)森林模型的分類正確率最高，達(dá)到89.86%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)次之，為88.90%。（剩余5419字）