El Aprendizaje Automático Desbloquea Información Sobre Detección de Estrés.

Machine Learning Unlocks Information on Stress Detection.

Introducción

El estrés es una respuesta natural del cuerpo y la mente ante una situación exigente o desafiante. Es la forma en que el cuerpo reacciona ante las presiones externas o los pensamientos y sentimientos internos. El estrés puede ser desencadenado por una variedad de factores, como la presión relacionada con el trabajo, dificultades financieras, problemas de relación, problemas de salud o eventos importantes en la vida. La detección de estrés impulsada por la ciencia de datos y el aprendizaje automático tiene como objetivo pronosticar los niveles de estrés en individuos o poblaciones. Al analizar una variedad de fuentes de datos, como medidas fisiológicas, datos conductuales y factores ambientales, los modelos predictivos pueden identificar patrones y factores de riesgo asociados con el estrés.

Este enfoque proactivo permite una intervención oportuna y un apoyo personalizado. La predicción del estrés tiene potencial en la atención médica para la detección temprana y la intervención personalizada, así como en entornos laborales para optimizar los entornos de trabajo. También puede informar iniciativas de salud pública y decisiones políticas. Con la capacidad de predecir el estrés, estos modelos proporcionan información valiosa para mejorar el bienestar y aumentar la resiliencia en individuos y comunidades.

Este artículo se publicó como parte del Data Science Blogathon.

Resumen de detección de estrés utilizando aprendizaje automático

La detección de estrés mediante aprendizaje automático implica la recolección, limpieza y preprocesamiento de datos. Se aplican técnicas de ingeniería de características para extraer información relevante o crear nuevas características que puedan capturar patrones relacionados con el estrés. Esto puede implicar la extracción de medidas estadísticas, análisis de dominio de frecuencia o análisis de series temporales para capturar indicadores fisiológicos o conductuales del estrés. Se extraen o se ingenian características relevantes para mejorar el rendimiento.

Los investigadores entrenan modelos de aprendizaje automático como regresión logística, SVM, árboles de decisión, bosques aleatorios o redes neuronales utilizando datos etiquetados para clasificar los niveles de estrés. Evalúan el rendimiento de los modelos utilizando métricas como la precisión, la recuperación y la puntuación F1. La integración del modelo entrenado en aplicaciones del mundo real permite la monitorización del estrés en tiempo real. La monitorización continua, las actualizaciones y la retroalimentación del usuario son cruciales para mejorar la precisión.

Es fundamental considerar los problemas éticos y las preocupaciones de privacidad al tratar datos personales sensibles relacionados con el estrés. Se deben seguir procedimientos adecuados de consentimiento informado, anonimización de datos y almacenamiento seguro de datos para proteger la privacidad y los derechos de los individuos. Las consideraciones éticas, la privacidad y la seguridad de los datos son importantes durante todo el proceso. La detección de estrés basada en aprendizaje automático permite la intervención temprana, el manejo del estrés personalizado y la mejora del bienestar.

Descripción de los datos

El conjunto de datos “estrés” contiene información relacionada con los niveles de estrés. Sin la estructura y las columnas específicas del conjunto de datos, puedo proporcionar una descripción general de cómo podría ser una descripción de los datos para un percentil.

El conjunto de datos puede contener variables numéricas que representen medidas cuantitativas, como la edad, la presión arterial, la frecuencia cardíaca o los niveles de estrés medidos en una escala. También puede incluir variables categóricas que representen características cualitativas, como el género, las categorías de ocupación o los niveles de estrés clasificados en diferentes categorías (bajo, Zepes, alto).

# Matriz
import numpy as np

# Dataframe
import pandas as pd

#Visualización
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# advertencias
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

#Lectura de datos
stress_c= pd.read_csv('/human-stress-prediction/Stress.csv')

# Copia
stress=stress_c.copy()

# Datos
stress.head()

La siguiente función le permite evaluar rápidamente los tipos de datos y descubrir valores faltantes o nulos. Este resumen es útil al trabajar con conjuntos de datos grandes o realizar tareas de limpieza y preprocesamiento de datos.

# Info
stress.info()

Use el código stress.isnull().sum() para buscar valores nulos en el conjunto de datos “estrés” y calcular la suma de valores nulos en cada columna.

# Verificación de valores nulos
stress.isnull().sum()

Para generar información estadística sobre el conjunto de datos “stress”. Al compilar este código, obtendrá un resumen de estadísticas descriptivas para cada columna numérica en el conjunto de datos.

# Información estadística
stress.describe()

Análisis exploratorio de datos (EDA)

El análisis exploratorio de datos (EDA) es un paso crucial para comprender y analizar un conjunto de datos. Implica explorar visualmente y resumir las principales características, patrones y relaciones dentro de los datos.

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]+'_Distribución')
    plt.pie(x=a,labels=lbl,autopct="%.1f %%")
    plt.show()

Las bibliotecas Matplotlib y Seaborn crean una gráfica de recuento para el conjunto de datos “stress”. Visualiza la cuenta de instancias de estrés en diferentes subreddits, con las etiquetas de estrés diferenciadas por diferentes colores.

plt.figure(figsize=(20,12))
plt.title('Conteo de estrés por subreddit')
plt.xlabel('Subreddit')
sns.countplot(data=stress,x='subreddit',hue='label',palette='gist_heat')
plt.show()

Preprocesamiento de texto

El preprocesamiento de texto se refiere al proceso de convertir datos de texto sin procesar en un formato más limpio y estructurado que sea adecuado para tareas de análisis o modelado. Especialmente implica una serie de pasos para eliminar ruido, normalizar el texto y extraer características relevantes. Aquí agregué todas las bibliotecas relacionadas con este procesamiento de texto.

# Expresión regular
import re 

# Manejo de cadenas
import string

# Herramienta NLP
import spacy

nlp=spacy.load('en_core_web_sm')
from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS

# Importando Natural Language Tool Kit para operaciones 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

Algunas técnicas comunes utilizadas en el preprocesamiento de texto incluyen:

Limpieza de texto

  • Eliminación de caracteres especiales: eliminar puntuación, símbolos o caracteres no alfanuméricos que no contribuyen al significado del texto.
  • Eliminación de números: eliminar dígitos numéricos si no son relevantes para el análisis.
  • Minúsculas: convertir todo el texto en minúsculas para garantizar la consistencia en la coincidencia y el análisis de texto.
  • Eliminación de palabras vacías: eliminar palabras comunes que no aportan mucha información, como “a”, “the”, “is”, etc.

Tokenización

  • División de texto en palabras o tokens: dividir el texto en palabras o tokens individuales para prepararse para un análisis posterior. Los investigadores pueden lograr esto empleando espacios en blanco o técnicas de tokenización más avanzadas, como utilizar bibliotecas como NLTK o spaCy.

Normalización

  • Lematización: Reduce las palabras a su forma base o de diccionario (lemas). Por ejemplo, convertir “corriendo” y “corrió” a “correr”.
  • Stemming: Reducir las palabras a su forma base eliminando prefijos o sufijos. Por ejemplo, convertir “corriendo” y “corrió” a “correr”.
  • Eliminación de diacríticos: Eliminar acentos u otros signos diacríticos de los caracteres.
#definición de la función para el preprocesamiento
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
# Definición de una función para la lematización
def lemmatize(words):
   
    words=nlp(words)
    lemmas = []
    for word in words:
        
        lemmas.append(word.lemma_)
    return lemmas



# convirtiéndolos en cadena de caracteres
def listtostring(s):
    str1=' '
    return (str1.join(s))

def clean_text(input):
    word=preprocess(input)
    lemmas=lemmatize(word)
    return listtostring(lemmas)

# Creando una característica para almacenar textos limpios
stress['clean_text']=stress['text'].apply(clean_text)
stress.head()

Construcción del modelo de aprendizaje automático

La construcción del modelo de aprendizaje automático es el proceso de crear una representación matemática o modelo que pueda aprender patrones y hacer predicciones o decisiones a partir de los datos. Implica entrenar un modelo utilizando un conjunto de datos etiquetados y luego utilizar ese modelo para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles.

Seleccionar o crear características relevantes a partir de los datos disponibles. La ingeniería de características tiene como objetivo extraer información significativa de los datos en bruto que puedan ayudar al modelo a aprender patrones de manera efectiva.

# Vectorización
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Construcción del modelo
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

# Evaluación del modelo
from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report,
                              accuracy_score,f1_score,precision_score
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Tiempo
from time import time

# Definir el objetivo y la característica para la construcción del modelo de 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)

Elegir un algoritmo de aprendizaje automático o una arquitectura de modelo apropiado en función de la naturaleza del problema y las características de los datos. Diferentes modelos, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte o redes neuronales, tienen fortalezas y debilidades diferentes.

Entrenar el modelo seleccionado utilizando los datos etiquetados. Este paso implica alimentar los datos de entrenamiento al modelo y permitirle aprender los patrones y las relaciones entre las características y la variable objetivo.

# Función auto-definida para convertir los datos en forma vectorial mediante tf idf y clasificar y crear un modelo por regresión logística

def model_lr_tf(x_train, x_test, y_train, y_test):
    global acc_lr_tf,f1_lr_tf
    # Transformación de texto a vector
    vector = TfidfVectorizer()
    x_train = vector.fit_transform(x_train)
    x_test = vector.transform(x_test)
 
    ovr = LogisticRegression()
    
    # ajustar los datos de entrenamiento al modelo y predecir
    t0 = time()

    ovr.fit(x_train, y_train)
    
    y_pred = ovr.predict(x_test)
    
    # Evaluación del modelo
    
    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('Tiempo :',time()-t0)
    print('Precisión: ',acc_lr_tf)
    print(10*'===========')
    print('Matriz de confusión: \n',conf)
    print(10*'===========')
    print('Informe de clasificación: \n',classification_report(y_test,y_pred))
    
    
    return y_test,y_pred,acc_lr_tf

# Función auto-definida para convertir los datos en forma vectorial mediante tf idf y clasificar y crear un modelo por MultinomialNB

def model_nb_tf(x_train, x_test, y_train, y_test):
    global acc_nb_tf,f1_nb_tf
    # Transformación de texto a vector
    vector = TfidfVectorizer()
    x_train = vector.fit_transform(x_train)
    x_test = vector.transform(x_test)

    ovr = MultinomialNB()
    
    # ajustar los datos de entrenamiento al modelo y predecir
    t0 = time()
    
    ovr.fit(x_train, y_train)
    
    y_pred = ovr.predict(x_test)
    
    # Evaluación del modelo
    
    conf=confusion_matrix(y_test,y_pred)
    acc_nb_tf=accuracy_score(y_test,y_pred)
    f1_nb_tf=f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')
    print('Tiempo : ',time()-t0)
    print('Precisión: ',acc_nb_tf)
    print(10*'===========')
    print('Matriz de confusión: \n',conf)
    print(10*'===========')
    print('Informe de clasificación: \n',classification_report(y_test,y_pred))
    
    
    return y_test,y_pred,acc_nb_tf

# Función auto-definida para convertir los datos en forma vectorial mediante tf idf y clasificar y crear un modelo por Árbol

Evaluación del modelo

La evaluación del modelo es un paso crucial en el aprendizaje automático para evaluar el rendimiento y la efectividad de un modelo entrenado. Implica medir qué tan bien los múltiples modelos generalizan a datos no vistos y si cumple con los objetivos deseados. Evalúe el rendimiento del modelo entrenado en los datos de prueba. Calcule métricas de evaluación como la precisión, la recuperación y el puntaje F1 para evaluar la efectividad del modelo en la detección de estrés. La evaluación del modelo proporciona información sobre las fortalezas, debilidades y su idoneidad para la tarea prevista.

# Evaluación de modelos

print('********************Regresión Logística*********************')
print('\n')
model_lr_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************NB Multinomial*********************')
print('\n')
model_nb_tf(x_train, x_test, y_train, y_test)
print('\n')
print(30*'==========')
print('\n')
print('********************Árbol de Decisión*********************')
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')

Comparación del rendimiento del modelo

Este es un paso crucial en el aprendizaje automático para identificar el modelo con mejor rendimiento para una tarea determinada. Al comparar modelos, es importante tener un objetivo claro en mente. Ya sea maximizar la precisión, optimizar la velocidad o priorizar la interpretabilidad, las métricas y técnicas de evaluación deben estar alineadas con el objetivo específico.

La consistencia es clave en la comparación del rendimiento del modelo. El uso de métricas de evaluación consistentes en todos los modelos garantiza una comparación justa y significativa. También es importante dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba de manera consistente en todos los modelos. Al garantizar que los modelos evalúen en los mismos subconjuntos de datos, los investigadores permiten una comparación justa de su rendimiento.

Teniendo en cuenta estos factores, los investigadores pueden llevar a cabo una comparación exhaustiva y justa del rendimiento del modelo, lo que llevará a decisiones informadas sobre la selección del modelo para el problema específico en cuestión.

# Creación del formato tabular para una mejor comparación
tbl=pd.DataFrame()
tbl['Modelo']=pd.Series(['Regresión Logística','NB Multinomial',
            'Árbol de Decisión','KNN','Random Forest','Adaptive Boosting'])
tbl['Precisión']=pd.Series([acc_lr_tf,acc_nb_tf,acc_dt_tf,acc_knn_tf,
                  acc_rf_tf,acc_ab_tf])
tbl['Puntaje_F1']=pd.Series([f1_lr_tf,f1_nb_tf,f1_dt_tf,f1_knn_tf,
                  f1_rf_tf,f1_ab_tf])
tbl.set_index('Modelo')
# Mejor modelo en función del puntaje F1
tbl.sort_values('Puntaje_F1',ascending=False)

Validación Cruzada para Evitar el Sobreampliamiento

La validación cruzada es una técnica valiosa para ayudar a evitar el sobreampliamiento al entrenar modelos de aprendizaje automático. Proporciona una evaluación sólida del rendimiento del modelo utilizando múltiples subconjuntos de datos para entrenamiento y prueba. Ayuda a evaluar la capacidad de generalización del modelo estimando su rendimiento en datos no vistos.

# Usando el método de validación cruzada para evitar el sobreampliamiento
import statistics as st
vector = TfidfVectorizer()

x_train_v = vector.fit_transform(x_train)
x_test_v  = vector.transform(x_test)

# Construcción del modelo
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=['Regresión Logística','MultiNB','Árbol de Decisión','KNN','Bosque Aleatorio','Ada Boost']

results, mean_results, p, f1_test=list(),list(),list(),list()


# Ajuste del modelo, validación cruzada y evaluación del rendimiento

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('puntuación f1 (entrenamiento): media= (%.3f), mínimo=(%.3f)) ,máximo= (%.3f), 
                    desviación estándar= (%.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('puntuación f1 (prueba): %.4f'%(f1))

for i in m:
    algor(i)


# Comparación de modelos mediante visualización

fig=plt.subplots(figsize=(20,15))
plt.title('EVALUACIÓN DEL MODELO POR MÉTODO DE VALIDACIÓN CRUZADA')
plt.xlabel('MODELOS')
plt.ylabel('Puntuación F1')
plt.boxplot(results,labels=model_name,showmeans=True)
plt.show()
     

Como las puntuaciones F1 de los modelos son bastante similares en ambos métodos, ahora estamos aplicando el método Leave One Out para construir el modelo con mejor rendimiento.

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)
# Evaluación del modelo
    
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('Precisión: ',acc_lr)
print('Puntuación F1: ',f1_lr)
print(10*'===========')
print('Matriz de Confusión: \n',conf)
print(10*'===========')
print('Informe de Clasificación: \n',classification_report(y_test,y_pred))

Nubes de palabras de palabras acentuadas y no acentuadas

El conjunto de datos contiene mensajes de texto o documentos que se clasifican como estresados o no estresados. El código recorre las dos etiquetas para crear una nube de palabras para cada etiqueta utilizando la biblioteca WordCloud y muestra la visualización de la nube de palabras. Cada nube de palabras representa las palabras más utilizadas en la categoría respectiva, con palabras más grandes que indican una frecuencia más alta. La elección del mapa de colores ('invierno', 'otoño', 'magma', 'Viridis', 'plasma') determina el esquema de color de las nubes de palabras. Las visualizaciones resultantes proporcionan una representación concisa de las palabras más frecuentes asociadas con los mensajes o documentos estresados y no estresados.

A continuación, se muestran nubes de palabras que representan palabras estresadas y no estresadas comúnmente asociadas con la detección de estrés:

for label, cmap in zip([0,1],
                       ['invierno', 'otoño', '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"Palabras comúnmente utilizadas en mensajes ${label}$", size=20)
    plt.show()

Predicción

Los nuevos datos de entrada se procesan y se extraen características para que coincidan con las expectativas del modelo. Luego, se utiliza la función de predicción para generar predicciones basadas en las características extraídas. Finalmente, las predicciones se imprimen o se utilizan según sea necesario para un análisis o toma de decisiones adicionales.

data=["""Ya no tengo la capacidad de hacer frente a esto. Estoy intentando, 
      pero muchas cosas me están desencadenando, y me estoy desconectando del trabajo, 
      solo encontrando el lugar donde me siento más seguro, y quedándome allí durante 
      una hora o dos hasta que sienta que puedo hacer algo de nuevo. Estoy cansado de 
      mirar hacia atrás, cansado de viajar a lugares donde no me siento seguro, cansado 
      de revivir ese momento, cansado de ser desencadenado, cansado del estrés, cansado 
      de la ansiedad y los nudos en mi estómago, cansado del pensamiento irracional cuando 
      estoy desencadenado, cansado de la paranoia irracional. Estoy exhausto y necesito 
      un descanso, pero sé que no será suficiente hasta que recorra el largo camino 
      a través de la terapia. No estoy en absoluto suicida, solo deseo que este dolor y 
      miseria terminen, para tener mi vida de vuelta otra vez."""]
      
data=vector.transform(data)
model_lr_tf.predict(data)

data=["""En caso de que sea la primera vez que lea esta publicación... 
    Estamos buscando personas dispuestas a completar algunos cuestionarios en línea sobre 
    empleo y bienestar que esperamos que nos ayuden a mejorar los servicios para ayudar a 
    las personas con dificultades de salud mental a obtener y retener empleo. Estamos 
    desarrollando un cuestionario de empleo para personas con trastornos de personalidad; 
    sin embargo, buscamos personas de todos los ámbitos para completarlo. Eso significa que 
    no necesita tener un diagnóstico de trastorno de personalidad, solo necesita tener un 
    interés en completar los cuestionarios en línea. Los cuestionarios solo tomarán unos 10 
    minutos para completar en línea. Por su participación, donaremos £1 en su nombre a una 
    organización benéfica de salud mental (Young Minds: Child & Adolescent Mental Health, 
    Mental Health Foundation o Rethink)"""]

data=vector.transform(data)
model_lr_tf.predict(data)

Conclusión

La aplicación de técnicas de aprendizaje automático en la predicción de niveles de estrés proporciona información personalizada para el bienestar mental. Al analizar una variedad de factores como medidas numéricas (presión arterial, ritmo cardíaco) y características categóricas (por ejemplo, género, ocupación), los modelos de aprendizaje automático pueden aprender patrones y hacer predicciones sobre el nivel de estrés individual. Con la capacidad de detectar y monitorear con precisión los niveles de estrés, el aprendizaje automático contribuye al desarrollo de estrategias y intervenciones proactivas para manejar y mejorar el bienestar mental.

Exploramos las percepciones del uso del aprendizaje automático en la predicción del estrés y su potencial para revolucionar nuestro enfoque para abordar este problema crítico.

  • Predicciones precisas: los algoritmos de aprendizaje automático analizan vastas cantidades de datos históricos para predecir con precisión las ocurrencias de estrés, proporcionando información valiosa y pronósticos.
  • Detección temprana: el aprendizaje automático puede detectar señales de advertencia tempranas, lo que permite medidas proactivas y apoyo oportuno en áreas vulnerables.
  • Planificación mejorada y asignación de recursos: el aprendizaje automático permite la predicción de puntos críticos e intensidades de estrés, optimizando la asignación de recursos como servicios de emergencia y instalaciones médicas.
  • Mejora de la seguridad pública: las alertas y advertencias oportunas emitidas a través de las predicciones de aprendizaje automático empoderan a las personas para tomar precauciones necesarias, reduciendo el impacto del estrés y mejorando la seguridad pública.

En conclusión, este análisis de predicción del estrés proporciona información valiosa sobre los niveles de estrés y su predicción mediante el aprendizaje automático. Use los hallazgos para desarrollar herramientas e intervenciones para la gestión del estrés, promoviendo el bienestar general y mejorando la calidad de vida.

Preguntas frecuentes

Los medios mostrados en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del autor.

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