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SMOTEENN混合采样联合Stacking集成模型预测大学生抑郁倾向性能最优:基于类不平衡处理的84种模型比较

屈壕 朱珲 黄馨巧 伍亚舟 徐晓晓 宋秋月

陆军军医大学学报2026，Vol.48Issue(15)：P.2214-2225,12.
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陆军军医大学学报2026，Vol.48Issue(15)：P.2214-2225,12.DOI:10.16016/j.2097-0927.202603116

SMOTEENN混合采样联合Stacking集成模型预测大学生抑郁倾向性能最优:基于类不平衡处理的84种模型比较

屈壕 1朱珲 1黄馨巧 1伍亚舟 1徐晓晓 2宋秋月1

作者信息

  • 1. 陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队卫生统计学教研室,重庆
  • 2. 陆军军医大学(第三军医大学)医学心理系基础心理学教研室,重庆
  • 折叠

摘要

关键词

类不平衡/机器学习/听歌习惯/抑郁倾向

分类

医药卫生

引用本文复制引用

屈壕,朱珲,黄馨巧,伍亚舟,徐晓晓,宋秋月..SMOTEENN混合采样联合Stacking集成模型预测大学生抑郁倾向性能最优:基于类不平衡处理的84种模型比较[J].陆军军医大学学报,2026,48(15):P.2214-2225,12.

基金项目

国家重点研发计划(2023YFC3605501) （2023YFC3605501）

重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2025NSCQ-GPX0648)。 （CSTB2025NSCQ-GPX0648）

陆军军医大学学报

2097-0927

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