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By tecdatAI人工智能辅导, Python辅导, 人工智能, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术comparison, decision-tree, depression, DT, extreme-gradient-boosting, HistGB, histogram-based-gradient-boosting, histogram-gradient-boosting, logistic-regression, LR, model-comparison, Multi-model, multi-model-comparison, python, risk-prediction, student, support-vector-machine, svm, xgboost, 决策树, 多模型, 多模型对比, 学生, 对比, 抑郁, 支持向量机, 极端梯度提升, 模型对比, 直方图梯度提升, 逻辑回归, 风险预测
作为一名长期从事机器学习与数据挖掘方向的工程师，同时也在高校带数据挖掘相关课程，我每年都会接到不少来自教育机构和学校心理咨询中心的咨询需求。其中一个反复出现的命题，是如何用有限的学生样本，提前识别出有抑郁倾向的高风险个体，从而把心理干预的关口前移。
