40、社交媒体抑郁症信号检测与智能交通安全系统

社交媒体抑郁症信号检测与智能交通安全系统

社交媒体检测早期抑郁症信号

实验结果

通过实验测试了情感分析算法，结合大数据概念后，算法的准确性得到了显著提升。研究借助大数据分析和机器学习算法的结合，所提出的模型不仅提高了准确性，还加快了完成时间。与单独使用现有的机器学习算法相比，该方法在完成时间和准确率上都表现更优。

使用Apache Hadoop工具对各种算法的输出进行了比较，具体结果如下：
| 算法 | 准确率 | 完成时间（s） |
| — | — | — |
| 决策树算法 | 97.3248% | 35.19268 |
| 支持向量机（SVM） | 91.8869% | 1141.34724 |
| 朴素贝叶斯分类器 | 91.0245% | 7.952 |
| k - 最近邻分类器 | 81.8153% | 134.57 |

不同分类器的精确率、召回率和F1分数以及准确率详情如下表：
| 方法 | 类别 | 精确率 | 召回率 | F1分数 | 准确率 |
| — | — | — | — | — | — |
| 朴素贝叶斯 | 正类 | 0.93 | 0.92 | 0.93 | 0.91 |
| | 负类 | 0.91 | 0.63 | 0.73 | |
| | 中性类 | 0.92 | 0.97 | 0.94 | |
| 决策树 | 正类 | 0.93 | 0.94 | 0.94 | 0.97 |
| | 负类 | 0.72 | 0.89 | 0.80 | |
| | 中性类 | 0.98 | 0.93 |