Prédire l'anxiété, la dépression et le stress dans la vie moderne à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique

Dans le monde moderne au rythme rapide, les problèmes de santé psychologique tels que l'anxiété, la dépression et le stress sont devenus très courants parmi les masses. Dans cet article, des prévisions d'anxiété, de dépression et de stress ont été faites à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Afin d'appliquer ces algorithmes, des données ont été collectées auprès d'individus employés et non employés à travers différentes cultures et communautés via le questionnaire d'Échelle de Dépression, d'Anxiété et de Stress (DASS 21). L'anxiété, la dépression et le stress ont été prédits comme se produisant à cinq niveaux de gravité par cinq algorithmes d'apprentissage automatique différents – en raison de leur haute précision, ils sont particulièrement adaptés à la prédiction des problèmes psychologiques. Après avoir appliqué les différentes méthodes, il a été constaté que les classes étaient déséquilibrées dans la matrice de confusion. Ainsi, la mesure f1 a été ajoutée, ce qui a aidé à identifier le meilleur modèle de précision parmi les cinq algorithmes appliqués en tant que classificateur Random Forest. De plus, le paramètre de spécificité a révélé que les algorithmes étaient également particulièrement sensibles aux résultats négatifs.