科学，哥印拜陀。抽象的自杀是，以造成死亡的意图对自己造成损害的行为。自杀通常源于许多原因，例如抑郁症，货币地位，精神地位，法律地位，涵盖条件等自杀企图是一个重大的全球公共卫生问题，需要紧急干预和有效的预防措施。机器学习（ML）已成为分析复杂模式和预测心理健康危机的强大工具，包括自杀企图。本文探讨了ML算法在分析和预测使用多种数据源（例如人口统计学，心理，行为和社会因素）进行自杀尝试的应用。我们回顾了现有的方法，包括受监督和无监督的学习技术，并讨论它们在识别危险因素，预测高风险个人并实现早期干预方面的有效性。该研究还研究了与数据隐私，道德问题和模型解释性有关的挑战。提出了对不同ML模型的比较分析，例如决策树，支持向量机和深度学习，以突出其预测性准确性，可伸缩性和概括性。还讨论了将这些ML模型整合到心理健康支持系统中进行及时，准确干预的潜在好处。最后，未来的研究方向，包括提高数据质量和解决模型中的偏见，以进一步增强预测能力并减少全球自杀尝试。这种方法是在悲剧罢工之前寻求这些危险的意图或行为。该项目的范围是研究自杀案件的模式，并通过剥削机器学习算法预测未来自杀的原因。这项研究强调了机器学习在应对公共卫生挑战方面的潜力，为与自杀相关的人口，社会和心理因素提供了见解。通过利用这些模型，利益相关者可以实施及时的干预措施，降低自杀率并挽救生命。这项研究还强调了多学科合作的重要性，以提高预测系统在现实世界应用中的有效性。对三种机器学习算法的比较评估 - 道路回归，随机森林和幼稚的贝叶斯 - 是为确定这项关键任务的最有效方法而进行的。所提出的系统集成了数据预处理，特征选择和模型培训，以确保预测中的精度。随机森林的整体学习能力，逻辑回归的解释性以及幼稚的贝叶斯的概率框架，以探索它们在自杀预测中的优势和局限性。通过将预测精度与可扩展和适应性解决方案相结合，该项目旨在改善高风险个体的识别。本研究旨在开发出强大的机器学习模型来预先