一种青少年自杀风险预测模型的生成方法和预测系统

摘要

本申请提供一种自杀风险预测模型的生成方法，包括：步骤1：在线上平台使用心理健康调查问卷，对我市部分中小学开展问卷调查。步骤2：回收问卷后，将抑郁，焦虑，性别，年龄等作为自变量，自杀高风险作为因变量，使用二元逻辑回归，分析影响自杀行为的高风险因素。步骤3：自杀高风险作为预测目标，抑郁，焦虑，性别，年龄等作为危险因素，使用XGBoost机器学习方法建立样本数据的数学模型，对自杀高风险青少年进行有效预测。此外，在相同数据集上与高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等7种不同机器学习方法进行性能比较，进一步证明XGBoost模型的准确性和可靠性。通过本发明，数据采集简便，利用简单易懂的问卷和人工智能技术，实现了对青少年自杀可能性的识别，为心理危机的预防和干预提供了强有力的支持。