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Python开发LR、SVM、DT、HistGB及XGBoost多模型对比实现学生抑郁风险预测|附AI智能体、代码和数据

这项研究围绕一组学生多维度样本展开,覆盖生理性别、实际年龄、学习压力、学习满意度、睡眠时长、饮食健康、自杀念头、学习时长、经济压力、家族精神病史以及是否抑郁等十一个字段。我们采用逻辑回归、支持向量机、决策树、直方图梯度提升与极端梯度提升五类算法,系统比对不同模型在学生抑郁倾向预测上的表现,并通过卡方检验完成特征筛选,最终定位出逻辑回归在该场景下综合最优。

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