学生抑郁情况可视化分析及预测

学生抑郁情况可视化分析及预测

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_43425950/article/details/144600967

学生心理健康问题日益受到关注，其中抑郁是最常见的心理健康问题之一。本文通过数据分析和模型预测的方式，揭示了学生抑郁的主要影响因素。

数据来源与预处理

本文使用了一个包含学生心理健康数据的CSV文件，数据集包含了学生的性别、年龄、学习压力、睡眠时间等多个维度的信息。在数据预处理阶段，使用了标签编码和标准化的方法对数据进行特征处理，其中性别、是否抑郁、睡眠时间等分类变量被转换为数值变量，年龄、学习压力等数值变量则进行了标准化处理。

数据可视化分析

性别分布

从数据中可以看出，样本中男性和女性的数量分布较为均衡。

不同性别抑郁情况分布

进一步分析发现，男性和女性在抑郁情况上存在一定的差异。

睡眠时长与抑郁情况的关系

睡眠时间与抑郁情况的关系显示，睡眠不足或过度睡眠都可能增加抑郁的风险。

学习压力与抑郁的关系

通过箱形图可以看出，学习压力是导致抑郁的重要因素。

年龄分布与抑郁情况的关系

小提琴图显示，不同年龄段的学生在抑郁情况上存在差异。

模型训练与预测

使用XGBoost模型对学生抑郁情况进行预测，模型准确率达到80%以上。通过混淆矩阵可以看出，模型在预测抑郁和非抑郁两类情况时都表现出了较高的准确性。

特征重要性分析

通过特征重要性分析可以看出，学习压力是学生抑郁的主要影响因素，其次是睡眠时间、年龄等因素。

结论

通过数据分析和模型预测，我们可以得出以下结论：

1. 学习压力是学生抑郁的主要影响因素
2. 睡眠时间、年龄、性别等因素也与抑郁情况存在一定的关联
3. XGBoost模型在预测学生抑郁情况时表现出了较高的准确性

这些结论对于学校、家长和学生本人了解和预防抑郁具有重要的参考价值。