基于 p 因子的机器学习模型用于识别青少年心理健康风险

研究以精神病理学一般因子（p 因子）为跨诊断结局，用 5,283 名中国青少年的数据训练并测试机器学习模型，另以 968 名参与者做外部验证。研究依据生态系统理论构建覆盖个体、学校、家庭、社会四个领域共 59 项指标的预警框架，比较七种算法，XGBoost 表现最佳（内部验证 macro F1 = 0.73，外部验证 0.80），最终模型保留 23 个预测因子。