基于机器学习的青少年恋爱行为影响因素研究

作者：韦秦晴; 符永川; 韩雅馨; 杨晨玺

来源：延安职业技术学院学报, 2023, 37(01): 52-57.

DOI：10.13775/j.cnki.cn61-1472/g4.2023.01.019

• 青少年
• 恋爱行为
• 机器学习
• 随机森林算法

为探索青少年恋爱行为的影响因素,采用“中国教育追踪调查”数据，通过机器学习的随机森林算法对可能影响青少年恋爱行为的因素进行重要性排序。共选取了15项特征对青少年恋爱行为进行预测，结果显示重要性排序依次为：对异性产生好感、好友是否恋爱、学业成绩、同龄人对谈恋爱的态度、与母亲的关系、家庭经济条件、是否寄宿、与父亲的关系、与父母之间的关系、男生、户口类型、是否独生子女、女生、父母离婚、父母结婚。机器学习模型预测的准确率为0.88，精度为0.88，召回率为1,F1分数为0.94。对异性产生好感、好友是否恋爱是青少年恋爱行为发生的重要影响因素。

• 单位
  延安大学; 教育科学学院