青年吸毒的影响因素分析——基于决策树方法的分析  

An Analysis of the Influencing Factors of Drug Abuse among Young People-Based on the Method of Decision Tree

作　　者：郭开元[1,2] 杨夏菲 郑红丽 GUO Kai-yuan;YANG Xia-fei

机构地区：[1]中国青少年研究中心青少年法律研究所,北京100089 [2]中国政法大学社会学院,北京100088

出　　处：《中国青年社会科学》2020年第2期115-123,共9页Journal of Chinese Youth Social Science

摘　　要：由于青年吸毒受到诸多因素影响,个体因素-环境因素存在复杂的相互作用,很难通过传统的统计分析方法,在单变量或者聚焦于单一方面因素的研究中得出推广性较高的结论。本研究借助决策树这一机器学习方法,对多层次的多个变量进行研究,探索生成一个预测模型和相应的预测规则。通过问卷形式收集数据,使用决策树机器学习方法分析该数据。探索性别、个体受教育程度、三维人格、个体偏差行为、宏观经济背景、父母教养方式、是否辍学等自变量对青年吸毒行为的预测作用。研究结果发现,个体偏差行为、是否辍学、个体受教育程度、居住地交通发达情况、家庭所在地类型、躲避伤害性、性别这七个自变量能够预测青年是否吸毒。对吸毒组的预测准确率为94. 7%,对非吸毒组的预测准确率为89. 7%,效果较好。探索用决策树的方法建立预测青年吸毒的模型,对防控青少年吸毒具有重要作用。

关 键 词：青年吸毒 机器学习 多变量 决策树 

分 类 号：D669.8[政治法律—政治学] D669.5[政治法律—中外政治制度]