心理健康状态的情感分类与预测研究

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摘要：心理健康问题是当今社会广泛关注的热点话题，随着人工智能的不断发展，机器学习技术为心理健康状态的检测提供了新的手段。该研究基于Kaggle平台的心理健康数据集，开展情感分类研究，分别采用朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归和神经网络算法构建了4种多分类模型。结果表明，随机森林模型的分类正确率最高，达到89.86%，神经网络次之，为88.90%。（剩余5419字）

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