网络首发时间:2019-09-10 16:01:35

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机器学习在绘画测验预测青少年依赖型人格偏离中的应用

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【作者】 陈涛王鹏罛林轩裴欢昌邢怡伦罗捷项锦晶王亚

【机构】 北京林业大学人文学院中国科学院心理健康重点实验室(中国科学院心理研究所)首都医科大学附属北京安定医院精神疾病诊断与治疗北京市重点实验室

【摘要】 目的:运用机器学习探索绘画测验对青少年依赖型人格偏离的预测力。方法:研究样本是318例青少年,采用人格障碍诊断问卷的依赖型人格障碍分量表来评定青少年的依赖型人格偏离,借助统合型“房树人”绘画测验分析其绘画特征。共筛选出依赖型人格偏离阳性组79例,阴性组239例。运用机器学习探讨11项绘画特征对依赖型人格偏离的预测性能。结果:在对青少年依赖型人格偏离的预测中,所选取的11项绘画特征中,树干、伤痕(0.20)、人靠近树(0.18)和中心画(0.13)3个特征的平均重要性最高。机器学习模型预测的准确率为0.87,精度为0.85,召回率为0.86,F1分数为0.85。结论:绘画测验结合机器学习能较好地预测青少年依赖型人格偏离。

【基金】 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2019RW13);北京市社会科学基金项目“投射技术对中小学生立体化心理评估模式探索”(15JYC033)
  • 【分类号】R749.94
  • 【下载频次】34

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