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基于支持向量机的大学生自杀倾向识别研究

张玉腾

张玉腾. 基于支持向量机的大学生自杀倾向识别研究[J]. 中国学校卫生, 2018, 39(5): 685-687. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2018.05.013
引用本文: 张玉腾. 基于支持向量机的大学生自杀倾向识别研究[J]. 中国学校卫生, 2018, 39(5): 685-687. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2018.05.013
ZHANG Yuteng. Recognition study on the suicidal tendency of college students based on SVM[J]. CHINESE JOURNAL OF SCHOOL HEALTH, 2018, 39(5): 685-687. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2018.05.013
Citation: ZHANG Yuteng. Recognition study on the suicidal tendency of college students based on SVM[J]. CHINESE JOURNAL OF SCHOOL HEALTH, 2018, 39(5): 685-687. doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2018.05.013

基于支持向量机的大学生自杀倾向识别研究

doi: 10.16835/j.cnki.1000-9817.2018.05.013
详细信息
  • 中图分类号: 34-1092/R

Recognition study on the suicidal tendency of college students based on SVM

  • 摘要: 利用支持向量机探讨大学生自杀倾向与自杀倾向风险因素的关系,为开展有针对性的大学生心理健康教育工作提供基础.方法 采用随机抽样法抽取50个样本数据,利用支持向量机(SVM)进行训练并建立识别模型;利用SPSS 20.0对10个风险因素进行相关分析.结果 模型训练样本准确率高达97.5%,识别样本准确率为9/10;风险因素中对大学生自杀倾向的影响程度呈正相关的依次是性格(r=0.626)、身体疾病(r=0.463)、自我要求(r=0.443)、抑郁症(r=0.396)、精神分裂(r=0.329)、学业压力(r=0.279),负相关的是校内人际关系(r=-0.625)、恋爱关系(r=-0.197)、家庭经济状况(r=-0.171)、家庭关系(r=-0.152)(P值均<0.05).结论 SVM所建立的大学生自杀倾向识别模型具有有效性与实用性,内向性格对自杀倾向结果影响最大.
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出版历程
  • 刊出日期:  2018-05-25

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