【憂鬱】基於學業、人口統計、生活方式和臨床特徵，利用XGBoost預測學生的「憂鬱」風險

 【憂鬱】基於學業、人口統計、生活方式和臨床特徵，利用XGBoost預測學生的「憂鬱」風險

 文章出處  

Frontiers in Psychology 

 

 原文標題  

An Interpretable Machine Learning Framework for Student Depression Risk Prediction: Integrating Multi-Domain Features with SHAP-Based Explainability 

 

 文章序號  

13315 

 

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