Застосування методів машинного навчання для класифікації порушень ментального здоров’я

Abstract

Об'єкт дослідження: психічні порушення, зокрема депресія та біполярний розлад, у контексті автоматизованої діагностики. Предмет дослідження: алгоритми машинного навчання (Random Forest, Naive Bayes, SVM) для класифікації ментальних розладів, їх реалізація в середовищі Weka, методи попередньої обробки та аналізу даних, зокрема оцінка точності моделей, важливості ознак і обчислювальних витрат. Мета дослідження: побудова інтелектуальної моделі класифікації депресивних і біполярних станів на основі анкетних даних із використанням алгоритмів машинного навчання. Проведено аналіз ефективності кожної моделі, розроблено порівняльні метрики та оцінено перспективність впровадження у психіатричну практику.