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user: 3. 构建大学生心理健康分析模型 本文构建大学生心理健康分析模型，主要包括大学生心理健康语料库的构建、特征选取、模型构建三个基本过程，下面详细介绍。 3.1. 构建语料库 语料库质量的好坏对后续的分析与模型构建至关重要。本文根据SCL-90量表结合心理健康专家指导，制定大学生群体心理健康问卷调查表，通过网络(微信、QQ、电子邮件E-Mail和心理健康测试系统)或纸质(纸质调查表)等不同方式邀请大学生(湖北某高校)进行填写，邀请大学生心理专家对调查问卷数据进行分类、量化和人工标记语料判断是否健康，形成规模为5600条语料库；采用python相关工具包对语料库进行去噪声和清洗处理，对数据标准化处理，得到高质量心理健康语料库，并将该语料库进行划分为训练语料和测试语料，数据以Excel、utf-8编码格式进行存储。 3.2. 特征选取 特征选取的质量直接决定机器学习模型性能的好坏。本文根据SCL-90量表、心理健康分析专家指导、常用重要评判的特征以及结合高质量心理健康语料库选取有效特征，选取了大学生心理健康分析的9个特征维度，分别是躯体化(A)、强迫症状(B)、人际关系敏感(C)、抑郁(D)、焦虑(E)、敌对(F)、恐怖(G)、偏执(H)、精神病性(I)，并且这些特征维度之间相互独立，在特征贡献度实验中，已经验证9个特征维度线性非相关。 根据心理健康专家经验与心理健康测试SCL-90量表，将每一个特征维度的取值分别进行等级量化处理，分别转化为严重、重度、中度、轻度和无等五个不同等级，如表1所示。 Table 1 Feature quantification of college students’ mental healt 维度 躯体化(A) 强迫症状(B) 人际关系敏感(C) 抑郁(D) 焦虑(E) 敌对(F) 恐怖(G) 偏执(H) 精神病性(I) 等级 严重 严重 严重 严重 严重 严重 严重 严重 严重 重度 重度 重度 重度 重度 重度 重度 重度 重度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 无 无 无 无 无 无 无 无 无 表1. 大学生心理健康特征的等级量化 备注： SCL-90量表因子分(即特征维度)，是指因子内的单项平均分，等于因子各单项分之和除以因子的项目数，详细量化的过程如下： 因子分X转换为五个等级 • 严重：任意一个因子分大于等于4分，即T ≥ 4，尤其抑郁与精神病性； • 重度：任意一个因子得分在大于等于3.5小于4分，即3.5 ≤ T < 4； • 中度：任意一个因子得分在大于等于3小于3.5分，即3 ≤ T < 3.5； • 轻度：任意一个因子得分在大于等于2小于3分，即2 ≤ T < 3； • 无：任意一个因子得分在小于2分，即T < 2。 接着，按照量化后的等级，可以得到大学生心理健康测评结果数据样例格式，如表2所示。 Table 2 Data style of evaluation results of college students’ mental healt 序号 躯体化(A) 强迫症(B) 人际关系敏感(C) 抑郁(D) 焦虑(E) 敌对(F) 恐怖(G) 偏执(H) 精神病性(I) 心理健康结果 1 轻度 轻度 轻度 严重 轻度 轻度 轻度 轻度 重度 不健康 2 中度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 中度 不健康 3 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 轻度 健康 4 无 无 无 无 无 无 无 无 无 健康 表2. 大学生心理健康测评结果数据样式 3.3. 构建基于朴素贝叶斯的心理健康分析模型 3.3.1. 朴素贝叶斯算法理论 朴素贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，采用概率统计知识进行分类的算法，已经很成熟；同时，在对待预测样本进行预测，过程简单速度快、分类准确率高；此外，对于多分类问题也同样很有效，复杂度也不会有大程度上升；在分布独立这个假设成立的情况下，朴素贝叶斯分类器效果很好，同时效果会略胜于逻辑回归，处理小规模语料时表现很好；最后，对于类别类的输入特征变量和数值型变量特征，符合正态分布、效果非常好。目前，朴素贝叶斯应用于分类(周国强，崔荣一，2011) (董立岩，2007)、评估(华玲等，2020) (霍利民等，2003)、预测(杨锡运等，2020a) (杨锡运等，2020b) (李博，张洪刚，2020)、异常检测(辛自强等，2012) (林媛，2020) (任杰，2009)等领域，取得很好效果。 本文大学生心理健康语料库数据各个特征之间相互独立，且该分类算法能够满足其数据规模要求，因此采用朴素贝叶斯算法进行构建模型。 假设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } ，假定有m个类，分别用 C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C m 表示。给定一个未知的数据样本X (即没有类标号)，若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类C i ，则一定是 P ( C i | X ) > P ( C j | X ) ，     1 ≤ j ≤ m ，   j ≠ i 根据贝叶斯定理，由于 P ( X ) 对于所有类为常数，最大化后验概率 P ( C i | X ) 可转化为最大化先验概率 P ( X | C i ) P ( C i ) 。如果训练数据集有许多属性和元组，计算 P ( X | C i ) 的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，那么先验概率 P ( x 1 | C i ) ， P ( x 2 | C i ) ， ⋯ ， P ( x n | C i ) 可以从训练数据集求得。 根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别C i 的概率 P ( X | C i ) P ( C i ) ，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。 3.3.2. 构建模型 本文根据朴素贝叶斯算法的基本思想，结合选取的有效特征，构建基于朴素贝叶斯算法的大学生心理健康分析模型的框架图，如图2所示。 图2. 朴素贝叶斯算法心理健康分析模型图 构建模型的计算过程如下：(注：Health：健康；No Health：不健康) 1) 健康情况下的条件(全)概率计算 P ( Health | A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I ) = P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I | Health ) × P ( Health ) P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I ) 因为各个维度之间相互独立，则存在以下等式： P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I ) = P ( A ) × P ( B ) × P ( C ) × P ( D ) × P ( E ) × P ( F ) × P ( G ) × P ( H ) × P ( I ) 在健康情况下，各自的条件(全)概率，计算如下： P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I | Health ) = ∏ i = 1 9 P ( j i | Health ) = P ( A | Health ) × P ( B | Health ) × P ( C | Health ) × P ( D | Health ) × P ( E | Health )       × P ( F | Health ) × P ( G | Health ) × P ( H | Health ) × P ( I | Health ) 其中，j i 表示各个特征维度。 2) 不健康情况下的条件(全)概率计算 P ( NoHealth | A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I ) = P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I | NoHealth ) × P ( NoHealth ) P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I ) 因为各个维度之间相互独立，则在不健康情况下，各自的条件(全)概率，计算如下： P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I | NoHealth ) = ∏ i = 1 9 P ( j i | NoHealth ) = P ( A | NoHealth ) × P ( B | NoHealth ) × P ( C | NoHealth ) × P ( D | NoHealth ) × P ( E | NoHealth )       × P ( F | NoHealth ) × P ( G | NoHealth ) × P ( H | NoHealth ) × P ( I | NoHealth ) 其中，j i 表示各个特征维度。 3) 大学生心理健康结果判断 将大学生心理健康测试语料输入该模型，分别计算出健康情况下的条件(全)概率P 1 与不健康情况下的条件(全)概率P 2 ，如下： P 1 = P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I | Health ) 与 P 2 = P ( A ， B ， C ， D ， E ， F ， G ， H ， I | NoHealth ) 并进行大小比较，得出心理健康测试结果。 { P 1 > P 2       健 康 P 1 < P 2       不 健 康 3.3.3. 评价指标 为了评估本文方法的预测分析结果，实验将采用正确率(正确分析预测个数与分析预测总数比值)，作为本文评价标准，如公式(1)所示。 正 确 率 = 测 试 语 料 分 析 预 测 正 确 数 测 试 语 料 分 析 预 测 总 数 公式(1) 式中准确率数值在0和1之间，越接近1，表示该模型分析预测越好，模型性能越好，就表明本文的方法越有效。