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机器学习在提高非自杀性自伤预测力中的应用:一项系统综述
1
作者
高白雪
谢云龙
+1 位作者
罗俊龙
贺雯
《心理科学进展》
北大核心
2025年第3期506-519,共14页
非自杀性自伤(Non-suicidal Self-injury,NSSI)是重大的公共卫生问题,具有高度污名化、高度复杂性和高度异质性的特点,传统NSSI研究测量和分析方法有限,获得的影响因子预测力较低。近年来机器学习逐步应用于NSSI的分析和建模中,并通过提...
非自杀性自伤(Non-suicidal Self-injury,NSSI)是重大的公共卫生问题,具有高度污名化、高度复杂性和高度异质性的特点,传统NSSI研究测量和分析方法有限,获得的影响因子预测力较低。近年来机器学习逐步应用于NSSI的分析和建模中,并通过提高NSSI研究工具预测力、增加预测模型复杂度和精确度、区分NSSI类别和亚型,使整体预测性能上升到中等水平。未来需结合NSSI传统理论和研究方法使筛选标准更严格,拓展非问卷NSSI数据与深度学习、无监督学习的结合,根据“先分型、再迁移”的原则增加模型的可复制性与可比性,进一步提高预测性能。
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关键词
机器学习
非自杀性自伤
预测力
应用
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题名
机器学习在提高非自杀性自伤预测力中的应用:一项系统综述
1
作者
高白雪
谢云龙
罗俊龙
贺雯
机构
上海师范大学
心理学院
上海师范大学
教育部
“教育
大数据
与教育
决策
”
实验室
出处
《心理科学进展》
北大核心
2025年第3期506-519,共14页
基金
上海市哲学社会科学规划项目(项目编号:2022BSH002)资助。
文摘
非自杀性自伤(Non-suicidal Self-injury,NSSI)是重大的公共卫生问题,具有高度污名化、高度复杂性和高度异质性的特点,传统NSSI研究测量和分析方法有限,获得的影响因子预测力较低。近年来机器学习逐步应用于NSSI的分析和建模中,并通过提高NSSI研究工具预测力、增加预测模型复杂度和精确度、区分NSSI类别和亚型,使整体预测性能上升到中等水平。未来需结合NSSI传统理论和研究方法使筛选标准更严格,拓展非问卷NSSI数据与深度学习、无监督学习的结合,根据“先分型、再迁移”的原则增加模型的可复制性与可比性,进一步提高预测性能。
关键词
机器学习
非自杀性自伤
预测力
应用
Keywords
machine learning
non-suicidal self-injury
predictive power
application
分类号
R395 [医药卫生—医学心理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习在提高非自杀性自伤预测力中的应用:一项系统综述
高白雪
谢云龙
罗俊龙
贺雯
《心理科学进展》
北大核心
2025
0
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