Il Machine Learning sblocca le intuizioni per la rilevazione dello stress
Machine Learning per rilevare lo stress.
Introduzione
Lo stress è una risposta naturale del corpo e della mente a una situazione impegnativa o sfidante. È il modo in cui il corpo reagisce alle pressioni esterne o ai pensieri e ai sentimenti interni. Lo stress può essere scatenato da una varietà di fattori, come la pressione legata al lavoro, le difficoltà finanziarie, i problemi relazionali, i problemi di salute o eventi importanti della vita. L’analisi dello stress, guidata dalla scienza dei dati e dall’apprendimento automatico, mira a prevedere i livelli di stress in individui o popolazioni. Attraverso l’analisi di una varietà di fonti di dati, come le misurazioni fisiologiche, i dati comportamentali e i fattori ambientali, i modelli predittivi possono identificare schemi e fattori di rischio associati allo stress.
Questo approccio proattivo consente un intervento tempestivo e un supporto su misura. La previsione dello stress ha il potenziale nella cura della salute per la diagnosi precoce e l’intervento personalizzato, così come nelle impostazioni occupazionali per ottimizzare gli ambienti di lavoro. Può anche informare le iniziative di salute pubblica e le decisioni politiche. Con la capacità di prevedere lo stress, questi modelli forniscono preziose informazioni per migliorare il benessere e aumentare la resilienza negli individui e nelle comunità.
Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.
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Panoramica della rilevazione dello stress mediante apprendimento automatico
La rilevazione dello stress mediante apprendimento automatico comporta la raccolta, la pulizia e la pre-elaborazione dei dati. Sono applicate tecniche di ingegneria delle funzionalità per estrarre informazioni significative o creare nuove funzionalità che possono catturare schemi correlati allo stress. Ciò può comportare l’estrazione di misure statistiche, l’analisi nel dominio della frequenza o l’analisi delle serie temporali per catturare indicatori fisiologici o comportamentali dello stress. Le funzionalità rilevanti sono estratte o ingegnerizzate per migliorare le prestazioni.
I ricercatori addestrano modelli di apprendimento automatico come la regressione logistica, SVM, alberi decisionali, foreste casuali o reti neurali utilizzando dati etichettati per classificare i livelli di stress. Valutano le prestazioni dei modelli utilizzando metriche come l’accuratezza, la precisione, il richiamo e lo score F1. L’integrazione del modello addestrato in applicazioni reali consente il monitoraggio dello stress in tempo reale. Il monitoraggio continuo, gli aggiornamenti e il feedback degli utenti sono cruciali per migliorare l’accuratezza.
È fondamentale considerare le questioni etiche e le preoccupazioni per la privacy quando si tratta di dati personali sensibili correlati allo stress. Dovrebbero essere seguite procedure di consenso informato corrette, anonimizzazione dei dati e procedure di archiviazione sicura dei dati per proteggere la privacy e i diritti degli individui. Le considerazioni etiche, la privacy e la sicurezza dei dati sono importanti durante l’intero processo. La rilevazione dello stress basata sull’apprendimento automatico consente l’intervento precoce, la gestione personalizzata dello stress e un miglioramento del benessere.
Descrizione dei dati
Il dataset “stress” contiene informazioni relative ai livelli di stress. Senza la specifica struttura e colonne del dataset, posso fornire una panoramica generale di ciò che potrebbe essere una descrizione dei dati per una percentuale.
Il dataset può contenere variabili numeriche che rappresentano misurazioni quantitative, come l’età, la pressione sanguigna, la frequenza cardiaca o i livelli di stress misurati su una scala. Può anche includere variabili categoriali che rappresentano caratteristiche qualitative, come il genere, le categorie di occupazione o i livelli di stress classificati in diverse categorie (basso, Nisoo, alto).
# Array
import numpy as np
# Dataframe
import pandas as pd
#Visualization
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# warnings
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
#Data Reading
stress_c= pd.read_csv('/human-stress-prediction/Stress.csv')
# Copy
stress=stress_c.copy()
# Data
stress.head()
la seguente funzione ti consente di valutare rapidamente i tipi di dati e scoprire valori mancanti o nulli. Questo riepilogo è utile quando si lavora con grandi dataset o si eseguono attività di pulizia e pre-elaborazione dei dati.
# Info
stress.info()
Usa il codice stress.isnull().sum() per verificare la presenza di valori nulli nel dataset “stress” e calcolare la somma dei valori nulli in ciascuna colonna.
# Checking null values
stress.isnull().sum()
Generare informazioni statistiche sul dataset “stress”. Compilando questo codice, otterrai un riassunto delle statistiche descrittive per ogni colonna numerica nel dataset.
# Informazioni statistiche
stress.describe()
Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)
L’Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) è un passaggio fondamentale per capire ed analizzare un dataset. Consiste nell’esplorare visualmente e riassumere le principali caratteristiche, i modelli e le relazioni all’interno dei dati.
lst=['subreddit','label']
plt.figure(figsize=(15,12))
for i in range(len(lst)):
plt.subplot(1,2,i+1)
a=stress[lst[i]].value_counts()
lbl=a.index
plt.title(lst[i]+'_Distribuzione')
plt.pie(x=a,labels=lbl,autopct="%.1f %%")
plt.show()
Le librerie Matplotlib e Seaborn creano un grafico a barre per il dataset “stress”. Visualizza il conteggio delle istanze di stress tra diversi subreddit, con le etichette di stress differenziate da colori diversi.
plt.figure(figsize=(20,12))
plt.title('Conteggio stress subreddit per subreddit')
plt.xlabel('Subreddit')
sns.countplot(data=stress,x='subreddit',hue='label',palette='gist_heat')
plt.show()
Preelaborazione del testo
La preelaborazione del testo si riferisce al processo di conversione dei dati di testo grezzi in un formato più pulito e strutturato adatto per analisi o modellizzazione. Comprende in particolare una serie di passaggi per rimuovere il rumore, normalizzare il testo ed estrarre le caratteristiche rilevanti. Qui ho aggiunto tutte le librerie relative a questa elaborazione del testo.
# Espressione Regolare
import re
# Gestione della stringa
import string
# Strumento NLP
import spacy
nlp=spacy.load('en_core_web_sm')
from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS
# Importazione Natural Language Tool Kit per operazioni NLP
import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('punkt')
nltk.download('omw-1.4')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
Alcune tecniche comuni utilizzate nella preelaborazione del testo includono:
Pulizia del testo
- Rimuovere i caratteri speciali: Rimuovere la punteggiatura, i simboli o i caratteri non alfanumerici che non contribuiscono al significato del testo.
- Rimuovere i numeri: Rimuovere le cifre numeriche se non sono rilevanti per l’analisi.
- Convertire in minuscolo: Convertire tutto il testo in minuscolo per garantire la coerenza nella corrispondenza e nell’analisi del testo.
- Rimuovere le parole di arresto: Rimuovere le parole comuni che non trasportano molte informazioni, come “un”, “il”, “è”, ecc.
Tokenizzazione
- Dividere il testo in parole o token: Dividere il testo in parole o token individuali per prepararsi per ulteriori analisi. I ricercatori possono ottenere ciò utilizzando gli spazi vuoti o tecniche di tokenizzazione più avanzate, come l’utilizzo di librerie come NLTK o spaCy.
Normalizzazione
- Lemmatizzazione: riduzione delle parole alla loro forma base o al lemma del dizionario. Ad esempio, la conversione di “running” e “ran” in “run”.
- Stemming: riduzione delle parole alla loro forma base mediante la rimozione dei prefissi o dei suffissi. Ad esempio, la conversione di “running” e “ran” in “run”.
- Rimozione dei diacritici: rimozione di accenti o altri segni diacritici dalle lettere.
#definizione della funzione per il pre-processing
def preprocess(text,remove_digits=True):
text = re.sub('\W+',' ', text)
text = re.sub('\s+',' ', text)
text = re.sub("(?<!\w)\d+", "", text)
text = re.sub("-(?!\w)|(?<!\w)-", "", text)
text=text.lower()
nopunc=[char for char in text if char not in string.punctuation]
nopunc=''.join(nopunc)
nopunc=' '.join([word for word in nopunc.split()
if word.lower() not in stopwords.words('english')])
return nopunc
# Definizione della funzione per la lemmatizzazione
def lemmatize(words):
words=nlp(words)
lemmas = []
for word in words:
lemmas.append(word.lemma_)
return lemmas
#conversione in stringa
def listtostring(s):
str1=' '
return (str1.join(s))
def clean_text(input):
word=preprocess(input)
lemmas=lemmatize(word)
return listtostring(lemmas)
# Creazione di una feature per memorizzare i testi puliti
stress['clean_text']=stress['text'].apply(clean_text)
stress.head()
Creazione di modelli di apprendimento automatico
La creazione di modelli di apprendimento automatico è il processo di creazione di una rappresentazione matematica o di un modello in grado di apprendere schemi e fare previsioni o decisioni a partire da dati. Questo processo prevede l’addestramento di un modello utilizzando un dataset etichettato e l’utilizzo di tale modello per effettuare previsioni su nuovi dati non visti in precedenza.
La selezione o la creazione di funzionalità rilevanti dai dati disponibili. L’ingegneria delle funzionalità mira ad estrarre informazioni significative dai dati grezzi che possono aiutare il modello a imparare gli schemi in modo efficace.
# Vettorizzazione
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# Creazione di modelli
from sklearn.model_selection import GridSearchCV,StratifiedKFold,
KFold,train_test_split,cross_val_score,cross_val_predict
from sklearn.linear_model import LogisticRegression,SGDClassifier
from sklearn import preprocessing
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import StackingClassifier,RandomForestClassifier,
AdaBoostClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Valutazione dei modelli
from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report,
accuracy_score,f1_score,precision_score
from sklearn.pipeline import Pipeline
# Tempo
from time import time
# Definizione del target e della funzionalità per la creazione di modelli di ML
x=stress['clean_text']
y=stress['label']
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=1)Scegliere un algoritmo di apprendimento automatico appropriato o un’architettura di modello in base alla natura del problema e alle caratteristiche dei dati. I diversi modelli, come gli alberi decisionali, le macchine a vettori di supporto o le reti neurali, hanno punti di forza e debolezze diversi.
Addestrare il modello selezionato utilizzando i dati etichettati. Questo passaggio prevede l’invio dei dati di addestramento al modello e la loro elaborazione per imparare gli schemi e le relazioni tra le funzionalità e la variabile di destinazione.
# Definizione della funzione per convertire i dati in forma vettoriale mediante tf idf
# vectorizer e classificare e creare il modello mediante regressione logistica
def model_lr_tf(x_train, x_test, y_train, y_test):
global acc_lr_tf,f1_lr_tf
# Trasformazione del testo in vettori
vector = TfidfVectorizer()
x_train = vector.fit_transform(x_train)
x_test = vector.transform(x_test)
ovr = LogisticRegression()
# Addestramento del modello sui dati di addestramento e previsione
t0 = time()
ovr.fit(x_train, y_train)
y_pred = ovr.predict(x_test)
# Valutazione del modello
conf=confusion_matrix(y_test,y_pred)
acc_lr_tf=accuracy_score(y_test,y_pred)
f1_lr_tf=f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')
print('Tempo :',time()-t0)
print('Accuratezza: ',acc_lr_tf)
print(10*'===========')
print('Matrice di confusione: \n',conf)
print(10*'===========')
print('Rapporto di classificazione: \n',classification_report(y_test,y_pred))
return y_test,y_pred,acc_lr_tf
# Definizione della funzione per convertire i dati in forma vettoriale mediante tf idf
# vectorizer e classificare e creare il modello mediante MultinomialNB
def model_nb_tf(x_train, x_test, y_train, y_test):
global acc_nb_tf,f1_nb_tf
# Trasformazione del testo in vettori
vector = TfidfVectorizer()
x_train = vector.fit_transform(x_train)
x_test = vector.transform(x_test)
ovr = MultinomialNB()
# Addestramento del modello sui dati di addestramento e previsione
t0 = time()
ovr.fit(x_train, y_train)
y_pred = ovr.predict(x_test)
# Valutazione del modello
conf=confusion_matrix(y_test,y_pred)
acc_nb_tf=accuracy_score(y_test,y_pred)
f1_nb_tf=fValutazione del Modello
La valutazione del modello è un passaggio cruciale nell'apprendimento automatico per valutare le prestazioni ed efficacia di un modello addestrato. Essa consiste nel misurare quanto bene i modelli multipli generalizzano sui dati non visti e se soddisfano gli obiettivi desiderati. Valutare le prestazioni del modello addestrato sui dati di testing. Calcolare le metriche di valutazione come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e lo score F1 per valutare l'efficacia del modello nella rilevazione dello stress. La valutazione del modello fornisce informazioni sulle sue forze, debolezze e sulla sua idoneità per il compito previsto.
# Valutazione dei Modelli
print('********************Regressione Logistica*********************')
print('\n')
model_lr_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************NB Multinomiale*********************')
print('\n')
model_nb_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************Albero di Decisione*********************')
print('\n')
model_dt_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************KNN*********************')
print('\n')
model_knn_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************Random Forest Bagging*********************')
print('\n')
model_rf_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************Adaptive Boosting*********************')
print('\n')
model_ab_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
Confronto delle Prestazioni del Modello
Questo è un passaggio fondamentale nell'apprendimento automatico per identificare il modello con le migliori prestazioni per un determinato compito. Quando si confrontano i modelli, è importante avere un obiettivo chiaro in mente. Sia che si tratti di massimizzare l'accuratezza, ottimizzare la velocità o dare priorità all'interpretabilità, le metriche e le tecniche di valutazione dovrebbero essere in linea con l'obiettivo specifico.
La coerenza è fondamentale nel confronto delle prestazioni del modello. Utilizzare metriche di valutazione coerenti su tutti i modelli garantisce un confronto equo e significativo. Inoltre, è importante suddividere i dati in set di addestramento, di convalida e di test in modo coerente su tutti i modelli. Assicurando che i modelli valutino gli stessi sottoinsiemi di dati, i ricercatori consentono un confronto equo delle loro prestazioni.
Considerando questi fattori, i ricercatori possono condurre un confronto completo ed equo delle prestazioni del modello, il che porterà a decisioni informate riguardo alla selezione del modello per il problema specifico in questione.
# Creazione di un formato tabellare per un confronto migliore
tbl=pd.DataFrame()
tbl['Modello']=pd.Series(['Regressione Logistica','NB Multinomiale',
'Albero di Decisione','KNN','Random Forest','Adaptive Boosting'])
tbl['Accuratezza']=pd.Series([acc_lr_tf,acc_nb_tf,acc_dt_tf,acc_knn_tf,
acc_rf_tf,acc_ab_tf])
tbl['Score_F1']=pd.Series([f1_lr_tf,f1_nb_tf,f1_dt_tf,f1_knn_tf,
f1_rf_tf,f1_ab_tf])
tbl.set_index('Modello')
# Il miglior modello sulla base dello Score F1
tbl.sort_values('Score_F1',ascending=False)
Validazione Incrociata per Evitare l'Overfitting
La validazione incrociata è sicuramente una tecnica preziosa per aiutare ad evitare l'overfitting durante l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico. Fornisce una valutazione robusta delle prestazioni del modello utilizzando più sottoinsiemi dei dati per l'addestramento e il test. Aiuta a valutare la capacità di generalizzazione del modello stimando le sue prestazioni su dati non visti in precedenza.
# Utilizzo del metodo di validazione incrociata per evitare l'overfitting
import statistics as st
vector = TfidfVectorizer()
x_train_v = vector.fit_transform(x_train)
x_test_v = vector.transform(x_test)
# Costruzione del modello
lr =LogisticRegression()
mnb=MultinomialNB()
dct=DecisionTreeClassifier(random_state=1)
knn=KNeighborsClassifier()
rf=RandomForestClassifier(random_state=1)
ab=AdaBoostClassifier(random_state=1)
m =[lr,mnb,dct,knn,rf,ab]
model_name=['Logistic R','MultiNB','DecTRee','KNN','R forest','Ada Boost']
results, mean_results, p, f1_test=list(),list(),list(),list()
# Adattamento del modello, validazione incrociata ed valutazione delle prestazioni
def algor(model):
print('\n',i)
pipe=Pipeline([('model',model)])
pipe.fit(x_train_v,y_train)
cv=StratifiedKFold(n_splits=5)
n_scores=cross_val_score(pipe,x_train_v,y_train,scoring='f1_weighted',
cv=cv,n_jobs=-1,error_score='raise')
results.append(n_scores)
mean_results.append(st.mean(n_scores))
print('f1-Score(addestramento): mean= (%.3f), min=(%.3f)) ,max= (%.3f),
stdev= (%.3f)'%(st.mean(n_scores), min(n_scores),
max(n_scores),np.std(n_scores)))
y_pred=cross_val_predict(model,x_train_v,y_train,cv=cv)
p.append(y_pred)
f1=f1_score(y_train,y_pred, average = 'weighted')
f1_test.append(f1)
print('f1-Score(test): %.4f'%(f1))
for i in m:
algor(i)
# Confronto dei modelli tramite visualizzazione
fig=plt.subplots(figsize=(20,15))
plt.title('VALUTAZIONE DEL MODELLO CON IL METODO DELLA VALIDAZIONE INCROCIATA')
plt.xlabel('MODELLI')
plt.ylabel('F1 Score')
plt.boxplot(results,labels=model_name,showmeans=True)
plt.show()
Poiché i punteggi F1 dei modelli sono piuttosto simili in entrambi i metodi, ora applicheremo il metodo "Leave One Out" per costruire il modello migliore.
x=stress['clean_text']
y=stress['label']
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=1)
vector = TfidfVectorizer()
x_train = vector.fit_transform(x_train)
x_test = vector.transform(x_test)
model_lr_tf=LogisticRegression()
model_lr_tf.fit(x_train,y_train)
y_pred=model_lr_tf.predict(x_test)
# Valutazione del modello
conf=confusion_matrix(y_test,y_pred)
acc_lr=accuracy_score(y_test,y_pred)
f1_lr=f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')
print('Accuratezza: ',acc_lr)
print('Punteggio F1: ',f1_lr)
print(10*'===========')
print('Matrice di Confusione: \n',conf)
print(10*'===========')
print('Rapporto di Classificazione: \n',classification_report(y_test,y_pred))
Word Cloud di Parole Sotto Stress e Non Sotto Stress
Il dataset contiene messaggi di testo o documenti che sono etichettati come stressati o non stressati. Il codice scorre le due etichette per creare un word cloud per ogni etichetta utilizzando la libreria WordCloud e visualizzando la visualizzazione del word cloud. Ogni word cloud rappresenta le parole più comunemente usate nella rispettiva categoria, con parole più grandi che indicano una frequenza più elevata. La scelta della mappa dei colori (inverno, autunno, magma, viridis, plasma) determina il tema colore dei word cloud. Le visualizzazioni risultanti forniscono una rappresentazione concisa delle parole più frequenti associate a messaggi o documenti stressati e non stressati.
Ecco i word cloud che rappresentano le parole stressate e non stressate comunemente associate alla rilevazione dello stress:
for label, cmap in zip([0,1],
['winter', 'autumn', 'magma', 'viridis', 'plasma']):
text = stress.query('label == @label')['text'].str.cat(sep=' ')
plt.figure(figsize=(12, 9))
wc = WordCloud(width=1000, height=600, background_color="#f8f8f8", colormap=cmap)
wc.generate_from_text(text)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.title(f"Parole comunemente usate nei messaggi ${label}$", size=20)
plt.show()
Predizione
I nuovi dati di input vengono preelaborati e le caratteristiche vengono estratte per corrispondere alle aspettative del modello. La funzione di previsione viene quindi utilizzata per generare previsioni basate sulle caratteristiche estratte. Infine, le previsioni vengono stampate o utilizzate come richiesto per ulteriori analisi o decisioni.
data=["""Non ho più la capacità di gestirlo. Ci sto provando, ma molte cose mi stanno scatenando, e mi sto spegnendo al lavoro, cercando solo il posto in cui mi sento più al sicuro, e rimanendo lì per un'ora o due finché non mi sento di nuovo in grado di fare qualcosa. Sono stanco di guardarmi alle spalle, stanco di viaggiare in posti in cui non mi sento al sicuro, stanco di rivivere quel momento, stanco di essere scatenato, stanco dello stress, stanco di ansia e nodi allo stomaco, stanco di pensieri irrazionali quando scatenato, stanco di paranoia irrazionale. Sono esausto e ho bisogno di una pausa, ma so che non sarà sufficiente finché non percorrerò la lunga strada attraverso la terapia. Non sono affatto suicida, ma solo desidero che questo dolore e questa miseria finiscano, per riprendere la mia vita di nuovo."""]
data=vector.transform(data)
model_lr_tf.predict(data)
data=["""In caso questa sia la prima volta che leggi questo post... Stiamo cercando persone disposte a completare alcuni questionari online sull'impiego e il benessere, che speriamo ci aiuteranno a migliorare i servizi per assistere le persone con difficoltà di salute mentale a ottenere e mantenere un impiego. Stiamo sviluppando un questionario sull'impiego per persone con disturbi di personalità; tuttavia stiamo cercando persone di tutti i background per completarlo. Ciò significa che non è necessario avere una diagnosi di disturbo di personalità: è sufficiente avere l'interesse di completare i questionari online. I questionari richiederanno solo circa 10 minuti per essere completati online. Per la tua partecipazione, doneremo £1 per conto tuo a un'organizzazione di beneficenza per la salute mentale (Young Minds: Child & Adolescent Mental Health, Mental Health Foundation o Rethink)"""]
data=vector.transform(data)
model_lr_tf.predict(data)
Conclusione
L'applicazione delle tecniche di apprendimento automatico nella previsione dei livelli di stress fornisce una comprensione personalizzata per il benessere mentale. Analizzando una varietà di fattori come misurazioni numeriche (pressione sanguigna, frequenza cardiaca) e caratteristiche categoriche (ad esempio, genere, occupazione), i modelli di apprendimento automatico possono imparare i modelli e fare previsioni su un livello di stress individuale. Con la capacità di rilevare e monitorare accuratamente i livelli di stress, l'apprendimento automatico contribuisce allo sviluppo di strategie e interventi proattivi per gestire e migliorare il benessere mentale.
Abbiamo esplorato le prospettive offerte dall'uso dell'apprendimento automatico nella previsione dello stress e il suo potenziale per rivoluzionare il nostro approccio a questo problema critico.
- Predizioni accurate: gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano vaste quantità di dati storici per prevedere accuratamente le occorrenze di stress, fornendo preziose informazioni e previsioni.
- Rilevamento precoce: l'apprendimento automatico può rilevare segnali di allarme precocemente, consentendo misure proattive e supporto tempestivo nelle aree vulnerabili.
- Pianificazione e allocazione di risorse migliorate: l'apprendimento automatico consente la previsione dei punti critici e delle intensità di stress, ottimizzando l'allocazione di risorse come servizi di emergenza e strutture mediche.
- Miglioramento della sicurezza pubblica: gli avvisi tempestivi e le segnalazioni emesse attraverso le previsioni di apprendimento automatico consentono alle persone di prendere le precauzioni necessarie, riducendo l'impatto dello stress e migliorando la sicurezza pubblica.
In conclusione, questa analisi di previsione dello stress fornisce preziose informazioni sui livelli di stress e la loro previsione utilizzando l'apprendimento automatico. Utilizzare i risultati per sviluppare strumenti e interventi per la gestione dello stress, promuovendo il benessere generale e migliorando la qualità della vita.
Domande frequenti
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