基于机器学习算法的青少年电子烟使用及影响因素分析

摘要

目的：了解广西某市15岁以上青少年吸电子烟现状及影响因素，为控制电子烟在青少年中的流行提供资料参考。方法：通过多阶段分层整群随机抽样对广西某市15岁以上青少年进行问卷调查，综合运用logistic回归、随机森林、XGboost、支持向量机模型、单隐藏层神经网络、KNN模型进行影响因素分析。结果：广西某市15岁以上青少年电子烟使用率为1.68%，其中高中生、职高生电子烟使用率分别为1.08%、1.74%；不同的机器学习模型在各项评价指标的表现上各有优劣；青少年使用电子烟的9个主要影响因素包括：过去30 d是否在互联网上看到电子烟广告、朋友是否吸烟、学习压力水平、是否看到过老师吸烟、抑郁情况、性别、公共场合是否看到有人吸烟、吸烟是否使年轻人具有吸引力、是否有人给免费烟草产品。结论：广西某市15岁以上青少年电子烟使用率相对较低，可将6种机器学习模型的结果结合起来对青少年电子烟使用行为进行预测，判断使用人群的特征。

关键词

青少年 / 电子烟 / 机器学习 / logistic回归模型 / 随机森林模型 / XGboost模型 / 支持向量机模型 / 单隐藏层神经网络模型 / KNN模型

基金资助

广西高校人文社会科学重点研究基地（健康与经济社会发展研究中心）课题资助项目（No.2022RWB15）; 南宁市疾病预防控制中心科研项目（No.Z20211227）