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机器学习研究比较111个预测因子，识别青少年违法行为的早期风险因素
When Risk Factors Compete: A Machine Learning Approach to Identifying Antecedents of Adolescent Delinquency Across Domains, Development, and Gender
AI 导读
一项基于瑞典人群队列（N = 2,121，46.6%为女孩）的研究，用随机森林同时评估了跨五个领域、四个发展阶段的111个预测因子，对青少年中期自评违法行为进行预测，全时段AUC = .787（95% CI [.747, .826]）。
来源：PsyArXiv 预印本 · osf.io