17、机器学习算法在压力检测与知识图谱构建中的应用

机器学习算法在压力检测与知识图谱构建中的应用

一、不同机器学习模型的性能评估

1.1 实验设置

为了进行压力检测的实证研究，使用了Python和Orange等开发框架进行模拟。实验基于特定数据集，采用了四种多分类算法：K - 近邻（KNN）、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络。

1.2 效率指标对比

不同机器学习算法的效率指标对比结果如下表所示：
| 模型 | AUC | CA | F1 | 精度 | 召回率 |
| — | — | — | — | — | — |
| KNN | 0.712 | 0.651 | 0.648 | 0.656 | 0.651 |
| SVM | 0.710 | 0.653 | 0.646 | 0.663 | 0.653 |
| 随机森林 | 0.881 | 0.813 | 0.813 | 0.816 | 0.813 |
| 神经网络 | 0.793 | 0.720 | 0.719 | 0.720 | 0.720 |

从表中可以看出，随机森林分类器在效率方面优于其他机器学习模型。

1.3 混淆矩阵与ROC分析

使用随机森林、SVM、KNN和决策树的预测结果的混淆矩阵如图所示。同时，还进行了接收者操作特征（ROC）分析和分类准确率绘图。ROC分析是评估分类器输出的图形工具，从分类准确率图中可以看出，随机森林算法的校准曲线在整个范围内与理想曲线的偏差最小。因此，综合分析可知，在该实例中随机森林方法优于其他机器学习技术。

1.4 随机森林用于心理压力预测

当考