行为数据驱动的自杀风险机器学习预测数据集2025

数据集概述

该数据集包含2025年2月至7月在孟加拉国收集的1128条结构化记录，涵盖人口统计学、行为及心理特征，用于支持自杀风险评估与预测的机器学习建模，可辅助识别自杀行为的风险因素。

文件详解

• 文件名称：Behavioral Data-Driven Prediction of Suicide Risk/Preprocessed Dataset.zip
• 文件格式：ZIP压缩包
• 内容说明：预处理后的数据集，可能包含经过清洗、标准化的结构化数据
• 文件名称：Behavioral Data-Driven Prediction of Suicide Risk/Original Dataset.zip
• 文件格式：ZIP压缩包
• 内容说明：原始数据集，包含未经处理的原始记录

数据来源

1. 达卡医学院附属医院
2. 孟加拉国医科大学（BMU）
3. 埃纳姆医学院附属医院
4. 沙希德·塔朱丁·艾哈迈德医学院
5. 在线调查（Google表单）
6. 开源数据（GitHub）

适用场景

• 风险因素分析：识别自杀倾向的主要行为与心理触发因素
• 预测建模：训练机器学习算法进行自杀风险预测
• 医疗决策支持：辅助临床医生早期识别高风险患者
• 公共卫生政策：支持针对性干预与预防策略制定
• 学术研究：为行为健康与自杀预防研究提供基准数据