无论个人、职业和社会环境如何，不同的人都会体验到不同程度的生活满意度、成就感和幸福感。这种生活满意度的一般衡量标准被广泛称为“幸福感”，一直是众多心理学研究的重点。

更好地了解影响幸福感的诸多因素有助于制定个性化和有针对性的干预措施，以提高人们的满足感。虽然过去的许多研究都试图阐明这些因素，但很少有研究利用当今先进的机器学习模型来做到这一点。

机器学习模型旨在分析大量数据，揭示隐藏的模式并做出准确的预测。使用这些工具分析神经科学和心理学先前研究中收集的数据，有助于揭示影响幸福感的环境和遗传因素。

阿姆斯特丹自由大学和阿姆斯特丹大学医学中心的研究人员最近开始研究什么因素可以预测幸福感，他们使用机器学习分析了荷兰十年来收集的大量数据集。他们的研究结果发表在《自然心理健康》杂志上，指出了几个可以预测普通人群幸福感的因素。

Dirk HM Pelt、Philippe C. Habets 及其同事在论文中写道：“有效的个性化健康干预需要能够预测谁会健康成长，谁不会健康成长，并了解其背后的机制。”