学生抑郁症检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康,抑郁症,学生群体,情感分析,机器学习,健康检测,情绪识别
数据概述：
该数据集旨在帮助研究人员和开发者构建抑郁症检测系统，以识别学生群体中是否存在抑郁症症状。数据集包含两部分：Depression.csv 作为训练文件，Test.csv 作为测试文件（带真实标签）。数据内容涉及学生的情绪状态、行为特征、生活环境等多维度信息，可用于训练和验证抑郁症检测模型。
数据用途概述：
该数据集适用于心理健康领域的研究与应用，具体包括：
1. 抑郁症检测模型开发：研究人员可以利用训练文件构建机器学习或深度学习模型，识别学生是否具有抑郁症倾向。
2. 心理健康监测：学校或相关机构可以基于数据集开发工具，定期监测学生心理健康状况，及时发现潜在问题。
3. 教育与干预支持：教育工作者可利用数据集设计干预方案，为抑郁症学生提供个性化支持。
4. 学术研究：研究者可利用数据集探索抑郁症成因、影响因素及预防策略，为心理健康教育提供理论支持。
5. 技术开发：开发者可基于数据集开发移动端或网页端的抑郁症筛查工具，提高抑郁症识别的普及率和准确性。
