PSYCH OpenIR  > 中国科学院心理健康重点实验室
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
其他题名Application of machine learning in the prediction of drawing test ondependent personality dysfunction in adolescents
陈涛1,2; 王鹏罛1,3; 林轩1; 裴欢昌1; 邢怡伦1; 罗捷1; 项锦晶1; 王亚2
第一作者陈涛
通讯作者邮箱cliewns@163.com
心理所单位排序2
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。

其他摘要

To explore whether drawing test can effectively predict the dependent personality dysfunction with machine learning. Methods: A total of 318 adolescents were selected from our previous study. The Dependent Personality Diagnostic; sub-scale of Personality Diagnostic; Questionnaire一4+was adopted to measure the dependent personality dysfunction in these participants. The Synthetic; House Tree Person (S-HTP) test was used to analyze the drawing characteristic、of the participants. Seventy-nine adolescents were classified into positive group and 239 were classified into negative group. With machine learning 11 drawing characteristic、were used to predict the dependent personality dysfunction among teenagers. Results: When predicting dependent personality dysfunction in adolescents with machine learning scars on the trunk (0. 20),the person near the tree (0.18) and the central picture (0. 13) were found to show the highest average importance ratio among the 11 drawing features. The model has 87% accuracy, 85% precision 86% recall, and 85% Fl score, which indicated an acceptable performance of this machine learning model in predicting dependent personality dysfunction in adolescents. Conclusion: It suggests that together with machine learning drawing test could classily the dependent personality dysfunction effectively.

关键词机器学习 随机森林算法 人格偏离 绘画测验 青少年
2019
语种中文
DOI10. 3969/j.issn. 1000-6729. 2019. 10. 009
发表期刊中国心理卫生杂志
ISSN1000-6729
卷号33期号:10页码:769-773
期刊论文类型期刊论文
收录类别CSCD
项目简介

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)

引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/29940
专题中国科学院心理健康重点实验室
作者单位1.北京林业大学人文学院
2.中国科学院心理健康重点实验室(中国科学院心理研究所)
3.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
第一作者单位中国科学院心理健康重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
陈涛,王鹏罛,林轩,等. 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[J]. 中国心理卫生杂志,2019,33(10):769-773.
APA 陈涛.,王鹏罛.,林轩.,裴欢昌.,邢怡伦.,...&王亚.(2019).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.中国心理卫生杂志,33(10),769-773.
MLA 陈涛,et al."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".中国心理卫生杂志 33.10(2019):769-773.
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