基于机器学习简化MMPI量表的有效性研究

针对传统MMPI量表中题目数量过多,许多应用场景下受试者依从性差的问题,提出使用机器学习算法对MMPI量表中的临床量表进行简化的方法,对6种经典机器学习算法的简化效果进行了比较,并在受试者测评数据上对原始和简化后测评结果的敏感度与特异度进行了对比分析。实验结果表明,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)的算法在保持相近准确率的同时简化效果最好,平均减少了37.3%的男性和39.1%的女性受试者题目数量,并且简化后测评结果的敏感度与特异度仍能保持在原始测评结果的85%,缩短了测评时间,适用于更多的应用场景。