【摘 要】
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目的构建医学生就业焦虑模型。方法首先采用问卷调查法对某校临床专业的学生进行就业焦虑以及相关因素的调查，收集到的数据经过数据清洗和特征选择后，采用机器学习中的随机森林算法构建预测模型。结果模型的预测准确率达到86.37%，敏感度达到70.42%，特异度达到81.85%，受试者工作特征（ROC）曲线下的面积为95.56%。结论基于随机森林算法构建的医学生就业焦虑预测模型可以为在校医学生进行就业焦虑的筛
【基金项目】
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四川省社会科学重点研究基地成都医学院四川应用心理学研究中心面上项目（No:CSXL-202A12）； 成都医学院党建项目（No:DJZX20-015）；
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目的构建医学生就业焦虑模型。方法首先采用问卷调查法对某校临床专业的学生进行就业焦虑以及相关因素的调查，收集到的数据经过数据清洗和特征选择后，采用机器学习中的随机森林算法构建预测模型。结果模型的预测准确率达到86.37%，敏感度达到70.42%，特异度达到81.85%，受试者工作特征（ROC）曲线下的面积为95.56%。结论基于随机森林算法构建的医学生就业焦虑预测模型可以为在校医学生进行就业焦虑的筛选和心理健康辅导提供科学依据。
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