旨在预测各国的预期寿命,并对其影响因素进行深入分析,以确定影响其增长或下降的关键因素.采用四种机器学习模型:线性回归、支持向量机、极端随机树和XGBoost,实现对各个国家的预期寿命的预测,并使用MAE、RMSE和R2等指标评估这些模型.研究结果显示,人均GDP和医疗支出显著促进了预期寿命的增长,而儿童接种率也对预期寿命产生积极影响.相反,婴儿死亡率、吸烟、肥胖和艾滋病等因素对预期寿命产生重大负面影响.在所采用的机器学习模型中,极端随机树表现出更好的性能.这项研究的成果有望为政府和数字健康专家提供决策支持,推动预期寿命水平的提高,激励个人追求更健康的生活方式,并采取更有效的个人护理措施.
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