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可解释机器学习在绿色空间特征对心理健康影响研究中的应用
目录
可解释机器学习在绿色空间特征对心理健康影响研究中的应用（1）
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
二、理论基础与文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1绿色空间的概念与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2心理健康的内涵与测量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3可解释机器学习的原理与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.4国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
三、绿色空间特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.1空间形态特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2绿化植被覆盖特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3空气质量与噪音特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.4人文环境特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
四、可解释机器学习模型构建与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1模型基本原理与类型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.2模型训练与验证方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3模型性能评价指标体系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.4模型优化策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
五、实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.1数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
5.2实验设计与实施步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.3实证结果可视化展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.4基于模型的预测与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
六、绿色空间对心理健康影响的机制研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.1绿色空间与心理健康的生理机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
6.2绿色空间与心理健康的社会心理学机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.3绿色空间对不同人群心理健康影响的差异性．．．．．．．．．．．．．．．．43
七、政策建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
7.1加强城市绿色空间规划与建设．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
7.2提升公众对绿色空间价值的认识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
7.3推动可解释机器学习技术在心理健康领域的应用．．．．．．．．．．．．49
7.4未来研究方向与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
八、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
8.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
8.2研究不足与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
8.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
可解释机器学习在绿色空间特征对心理健康影响研究中的应用（2）
一、文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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