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通过使用ML技术的应用，使用RFA（随机森林算法）来确定心理健康评估中的心理不稳定。本研究调查了机器学习技术在检测个人心理不稳定的应用。通过采用各种算法，包括监督和无监督的学习方法，本研究旨在根据各种数据输入（例如行为模式，生理信号和社会互动）来预测心理状态。使用临床研究，社交媒体活动和可穿戴健康设备的数据集开发和验证模型。结果说明了ML提供对心理不稳定的准确和及时预测的能力，为早期诊断和干预心理保健提供了宝贵的见解。这项研究通过展示以数据为驱动的理解和管理心理健康的方法来推进该领域。关键词：机器学习，心理健康评估，心理不稳定，随机森林算法（RFA），早期诊断。版权所有©2024作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
使用机器学习找到心理不稳定
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