基于多维度参数和随机森林模型的全球自杀率预测方法

本发明公开了基于多维度参数和随机森林模型的全球自杀率预测方法，属于公共卫生预测领域；具体步骤如下：步骤一，根据世界卫生组织和世界银行等网站统计的数据确定国家范围与时间序列；步骤二，多维度数据采集；步骤三，构建机器学习模型与模型调优；步骤四，实现对未来全球国家尺度的自杀率的预测；步骤五，结果的可视化。本发明通过整合自然环境、社会经济、人口结构和疾病因素等多维度参数，利用机器学习算法构建高精度预测模型，可为全球自杀预防策略提供科学依据。