目前社会人口老龄化问题严重,面对庞大的老年群体,中国老龄产业迎来了前所未有的发展机遇和挑战。在国家层面的政策以及经济支持下,未来十年将是大力发展老龄产业的重要机遇期和战略窗口期,尤其是在心理健康方面,以往的研究大多在社会结构层面分析老年人抑郁症状的影响因素,而基于机器学习预测老年人的抑郁症状方面仍可进一步细化。针对此类问题,通过在老年数据上进行实验,基于机器学习预测老年人的抑郁症状,一方面可为老年人心理防护产业的发展提供思路,具有一定经济价值;另一方面,可为及时识别和干预老年人抑郁症状提供时间和空间,从而降低社会养护成本,为公共卫生管理中实现疾病高效预警提供参考。本文的主要研究工作如下:1.利用随机森林算法的思想处理数据的缺失状况,使数据更加规整。后进行特征工程,结合有关资料进行有效人口特征的构建Gefitinib化学结构,并结合Lasso回归与逐步回归进行特征筛选。2.由于疾病预测方面的数据往往具有不平衡性,会影响模型的预ATPase抑制剂测效果,对于数据不平衡问题的处理,分别基于数据层面和算法层面,采用两种不同的方法:一方面,基于数据层面采用结合合成少数类的过采样方法(Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE)与随机欠采样方法(Random Under-sampling,RUS)的SMOTERUS混合采样方法处理数据的不平衡问题,并使用交叉验证寻找最优组合比例,同时分别搭建单一机器学习模型和集成学习模型;另一方面,从算法层面出发,采用处理数据不平衡问题的均值不确定方法(Mean-uncertain LR),即不改变原始数据集分布,将次线性期望引入到逻辑回归的方法。记录模型结果并进行对比,结果显示Mean-uncertain LR的预测效果远优于基于SMOTERUS混合采样的逻辑回归模型,而集成学习模型也具有较好的综合预测效果。3.基于上述工作,搭建改进的双层模型。分别采用两种集成学习模型,将其叶子节点的结果作为新特征输入到Mean-uncertain LR模型中进行分类,以提升模型预测效果。实证结果显示,在本文的数据集上,梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)+Mean-uncertain LR的双层预测模型具有最优预测效果,其平均精确率以及平均F1-score较原模型均有所提升,且平均召回率也相对较高,有效地提高了模型的性能,提升了模型的泛化能力,在老年人的抑郁症状Wakefulness-promoting medication的预测方面具有更好的效果。