机器学习模型预测青少年吸烟意图的研究
机器学习
2019-11-01 v2 机器学习
摘要
青少年中电子烟（e-cigarette）的使用正在增加。这是一个问题，因为在早期年龄摄入尼古丁会对发育中的青少年大脑和健康造成有害影响。此外，使用电子烟有可能导致使用危害更严重的卷烟。关于电子烟和卷烟的研究很多，但大多集中于利用传统统计学寻找和分析吸烟原因。然而，在开发预测模型方面缺乏研究，而这些模型更适用于反吸烟运动。在本文中，我们研究了可用于预测个体电子烟用户（包括非电子烟用户）吸烟意图的预测模型，以便尽早告知其走上吸烟道路的风险。为了构建预测模型，我们利用并测试了五种机器学习（ML）算法，使用 2018 年全国青年烟草调查（NYTS）的数据来预测从未吸烟者中吸烟意图的准确性。在我们的调查中，梯度提升分类器（Gradient Boosting Classifier）作为预测模型之一，显示出比其他所有模型更高的准确率。此外，利用最佳预测模型，我们建立了一个公共网站，使用户能够输入信息以预测其吸烟意图。
引用
@article{arxiv.1910.12748,
title = {A Study of Machine Learning Models in Predicting the Intention of Adolescents to Smoke Cigarettes},
author = {Seung Joon Nam and Han Min Kim and Thomas Kang and Cheol Young Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12748},
year = {2019}
}