Suicide rates among recent veterans have led to interest in risk identification. Evidence of gender‐and trauma‐specific predictors of suicidal ideation necessitates the use of advanced computational methods capable of elucidating these important and complex associations. In this study, we used machine learning to examine gender‐specific associations between predeployment and military factors, traumatic deployment experiences, and psychopathology and suicidal ideation (SI) in a national sample of veterans deployed during the Iraq and Afghanistan conflicts (n = 2,244). Classification, regression tree analyses, and random forests were used to identify associations with SI and determine their classification accuracy. Findings converged on several associations for men that included depression, posttraumatic stress disorder (PTSD), and somatic complaints. Sexual harassment during deployment emerged as a key factor that interacted with PTSD and depression and demonstrated a stronger association with SI among women. Classification accuracy for SI presence or absence was good based on the receiver operating characteristic area under the curve, men = .91, women = .92. The risk for SI was classifiable with good accuracy, with associations that varied by gender. The use of machine learning analyses allowed for the discovery of rich, nuanced results that should be replicated in other samples and may eventually be a basis for the development of gender‐specific actuarial tools to assess SI risk among veterans. Las tasas de suicidio entre los veteranos recientes han liderado el interés en la identificación de riesgo. Las evidencias de los predictores  específicos de trauma y género de ideación suicida necesita el uso de métodos computacionales avanzados capaces de dilucidar estas asociaciones importantes y complejas. En este estudio, usamos el aprendizaje automático para examinar asociaciones específicas de género entre pre‐desplazamiento y factores militares, experiencias traumáticas en el desplazamiento y psicopatología e ideación suicida (IS) en una muestra nacional de veteranos desplazados durante los conflictos de Iraq y Afganistán (n = 2.244). Se utilizaron análisis de árboles de clasificación y regresión y bosques aleatorios para identificar las asociaciones con IS y determinar su rigurosa clasificación. Los hallazgos convergieron en varias asociaciones para los varones, las que incluyeron depresión, trastorno por estrés postraumático (TEPT) y quejas somáticas. El acoso sexual durante el desplazamiento surgió como un factor clave que interactuó con el TEPT y depresión y demostró una asociación más fuerte con IS entre las mujeres. La exactitud de la clasificación para IS+/IS‐ fue una buena base en el Área bajo la Curva ROC, varones =   .91, mujeres =   .92. El riesgo para IS fue clasificable con buena exactitud, con asociaciones que variaron por género. El uso del análisis de aprendizaje automático permitió el descubrimiento de resultados ricos y matizados que deberían ser replicados en otras muestras y pueden eventualmente ser una base para el desarrollo de herramientas actuariales específicas de género para evaluar riesgo de IS entre veteranos. Traditional Chinese 標題 : 曾出征伊拉克和阿富汗的退役軍人༌其創傷和自殺意念的機器學習模型裡的性別差異 撮要: 近年退役軍人的自殺率使大家更希望找出自殺的風險因素。過往證實自殺意念有性別及創傷特殊的預測變量༌這令我們有需要以更高科技的電腦方法༌找出當中那些重要又複雜的關連。本研究採用機器學習༌檢視服役前因素與從軍因素、服役時的創傷經歷、和精神病理學與自殺意念(SI)之間༌性別特殊的關連。樣本為國內曾出征伊拉克和阿富汗的退役軍人(n = 2,244)。我們利用分類與迴歸樹分析和隨機森林༌找出SI的關連因素及它們的分類準確性。我們發現數項男性的關連因素༌包括抑鬱症、 創傷後壓力症(PTSD)和軀體不適。對於女性༌服役時受性侵犯是一個與PTSD和抑鬱症有交互作用的重點因素༌跟SI有較強關連。根據接收者操作特徵(ROC)曲線༌SI+/SI‐的分類準確性為良好༈男性 = .91༌女性 = .92༉。我們能以良好的準確性把SI風險分類༌關連因應性別而異。機器學習分析能得出豐富而具細微差別的結果。應用這種分析於其他樣本可能會有助發展出用以評估退役軍人SI風險、性別特殊的精算工具。 Simplified Chinese 标题 : 曾出征伊拉克和阿富汗的退役军人༌其创伤和自杀意念的机器学习模型里的性别差异 撮要: 近年退役军人的自杀率使大家更希望找出自杀的风险因素。过往证实自杀意念有性别及创伤特殊的预测变量༌这令我们有需要以更高科技的计算机方法༌找出当中那些重要又复杂的关连。本研究采用机器学习༌检视服役前因素与从军因素、服役时的创伤经历、和精神病理学与自杀意念(SI)之间༌性别特殊的关连。样本为国内曾出征伊拉克和阿富汗的退役军人(n = 2,244)。我们利用分类与回归树分析和随机森林༌找出SI的关连因素及它们的分类准确性。我们发现数项男性的关连因素༌包括抑郁症、 创伤后压力症(PTSD)和躯体不适。对于女性༌服役时受性侵犯是一个与PTSD和抑郁症有交互作用的重点因素༌跟SI有较强关连。根据接收者操作特征(ROC)曲线༌SI+/SI‐的分类准确性为良好༈男性 = .91༌女性 = .92༉。我们能以良好的准确性把SI风险分类༌关连因应性别而异。机器学习分析能得出丰富而具细微差别的结果。应用这种分析于其他样本可能会有助发展出用以评估退役军人SI风险、性别特殊的精算工具。