La depresión unipolar (UD), también conocida como depresión clínica, parece ser un trastorno mental extendido en todo el mundo. Además, este es un estado vital relacionado con la salud de una persona que influye en su rutina diaria. Además, este estado también influye en el estado de ánimo, comportamiento y varias funcionalidades corporales como el sueño, el apetito, y también puede causar un escenario en el que una persona podría hacerse daño a sí misma o a otros. En varios casos, resulta una tarea ardua detectar la UD, ya que es un estado de comorbilidad. Por esa razón, esta investigación propone un enfoque más conveniente para que los médicos detecten el estado de depresión clínica en una fase inicial utilizando un modelo integrado de máquina de vectores de soporte de múltiples etapas. Inicialmente, el conjunto de datos se procesa utilizando la técnica de imputación múltiple por ecuaciones encadenadas (MICE). Luego, para seleccionar las características apropiadas, se emplea la eliminación recursiva de características basada en máquinas de vectores de soporte (SVM RFE). Posteriormente, se construye el clasificador integrado de máquina de vectores de soporte de múltiples etapas utilizando la técnica de muestreo aleatorio por bagging. Finalmente, los resultados experimentales indican que el modelo propuesto de máquina de vectores de soporte de múltiples etapas integrado supera a métodos como la regresión logística, el perceptrón multicapa, el bosque aleatorio y la SVM por bagging (votación mayoritaria), en términos de rendimiento general.