前言

自杀是影响个人、家庭和社区的重大公共卫生问题。在本项目中，我们将探讨1985 年至2021 年自杀率的趋势和模式。我将使用从141 个收集的44,000 个数据点的样本不同国家。通过我们的分析，我们将更好地了解导致自杀的因素和风险最高的人群。还有许多其他因素决定了性别为何发挥如此重要的作用。例如，我们知道男性更有可能压抑自己的感情，而且平均来说更暴力，导致他们选择更暴力的方式来解决问题。随着年龄的增长，孤独感随之而来，你越老，如果你没有家庭，那么你所爱的人届时离开你生活的可能性就越大。

目的：

在这个任务中，我们的目标是创建一个完整的 ML 项目

检查数据质量
特征选择
建模——训练模型
选择最佳模型，
超参数调整
模型可解释性
报告和可视化

该任务的人类水平表现如何？需要什么水平的性能？

机器学习技术可以识别数据中的模式和关系，这有助于了解导致自杀的因素并制定预防自杀的策略。
自杀预防和心理健康方面的人类专家也可以分析此类数据，但 ML 模型所需的性能水平取决于分析的目标。
用于评估性能的特定方法和标准使得很难定义此任务的人类水平性能。最终，所需的性能水平将取决于分析的具体背景和目标。

探索性数据分析

#Creating binary vaiables for sex data4 = pd.get_dummies(data3)# Normalizing the data in the rings column beacuse the value is to

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Python 机器学习之分析和预测自杀倾向的人员（教程含源码）

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