【摘 要】
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当前,经济发展速度加快,进入一种繁荣的状态,由此带来的竞争也逐渐激烈。各方面都要求人们不断提升自我,加快发展的脚步,这给人们造成了不小的心理负担。大学生是我国的重要组成部分,也是我国发展的重要动力,保障大学生有一个积极健康的心理状态对未来发展意义非凡。然而,近些年,我国大学生的心理健康问题却日渐突出。与高中相比,大学生所处环境更加复杂,面临的困难也更加多样,学业、人际交往、感情生活、就业等方面的问
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当前,经济发展速度加快,进入一种繁荣的状态,由此带来的竞争也逐渐激烈。各方面都要求人们不断提升自我,加快发展的脚步,这给人们造成了不小的心理负担。大学生是我国的重要组成部分,也是我国发展的重要动力,保障大学生有一个积极健康的心理状态对未来发展意义非凡。然而,近些年,我国大学生的心理健康问题却日渐突出。与高中相比,大学生所处环境更加复杂,面临的困难也更加多样,学业、人际交往、感情生活、就业等方面的问题不断出现,使得大学生应接不暇,多方压力的积压导致了各种各样的心理问题,也引发了许多无法挽救的悲剧。因此,重视大学生的心理健康问题,及时发现并引导大学生的心理健康发展对高校学生管理至关重要。本文利用数据挖掘技术,以反映心理健康的90个问题为样本设置调查问卷,以《SCL-90症状自评量表》为测量标准,收集数据,建立数据集,进行数据分析,运用决策树算法、logistic回归算法、SVM支持向量机算法和XGBoost算法等进行大学生心理健康预测,及时发现和调节心理问题,避免问题加重从而导致自杀等无法挽救的问题。本文的主要研究内容如下:（1）获取数据集,优化数据集。本文以《SCL-90症状自评量表》为标准,合理设置调查问卷并将其发放给大学生填写,获取大学生心理健康问卷调查数据,并对数据进行预处理。（2）利用数据挖掘技术进行数据处理分析,将获得的数据进行质量分析和特征分析,筛选、清洗、整合数据,对缺失重要信息的数据、错误数据以及重复数据等进行删除或替换,并利用smote方法对数据集进行平衡化处理,提高数据质量,优化数据集。（3）对获取到的心理健康数据进行统计分析,分析各个影响预测目标的因素的分布情况,并利用皮尔逊相关系数进行相关性分析,绘制相关性热力图。（4）提出基于决策树、logistic回归、SVM支持向量机和XGBoost等多种预测模型,根据《SCL-90症状自评量表》的评分等级标准,利用总分、阳性项目总数、阳性项目均分、躯体化、焦虑等属性进行心理健康预测,及时了解大学生心理健康水平,寻找需要重点关注的目标人群,进行心理辅导。（5）通过多个角度评估决策树、logistic回归、SVM支持向量机和XGBoost四种预测模型的性能,寻求预测大学生心理健康的最佳模型。实验表明,在本文中,XGBoost模型具有最大的优越性,预测的正确率达到97.25%,精准率达到96.66%,召回率达到99.61%,F1值达到98.11%,AUC面积达到99.44%,较其他三个模型有较大的提高,经过调参优化之后,正确率进一步提高,达到了97.63%。
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