arXiv ID:
2602.10381
arXiv 提交日期: 2026-02-11
深度学习在预测儿童营养不良方面优于传统机器学习方法:来自调查数据的证据 / Deep learning outperforms traditional machine learning methods in predicting childhood malnutrition: evidence from survey data
1️⃣ 一句话总结
这项研究首次在尼泊尔系统评估了多种机器学习方法,发现基于注意力机制的深度学习模型TabNet在预测五岁以下儿童营养不良方面表现最佳,其关键预测因素包括母亲教育水平和家庭财富状况,为资源匮乏地区提供了一种可扩展的筛查框架。