通过机器学习揭示COVID-19对心理健康的影响

疫情前模型在COVID-19数据上的表现显著下降，揭示了疫情对心理健康的深远影响，强调了制定适合危机情况下的新预测模型的必要性。构建的随机森林模型使用了适当的疫情数据，在COVID-19时代表现准确，准确率为98.1%。可解释人工智能（XAI）技术证实，延迟医疗服务、家庭贫困、失业和社会参与减少等因素是影响疫情期间心理健康下降的关键驱动因素。