Impact of Subject-specific Training Data in Anxiety Level Classification from Physiologic Data
Notice bibliographique
Résumé
The autonomic nervous system is known for the fight or flight response. Anxiety affects the autonomic nervous system, causing heightened heart rate and electrodermal activity. This paper explores machine learning methods to predict two- and three-level anxiety in spider fearful individuals watching spider video clips in a controlled trial. Features are extracted from electrocardiogram and electrodermal time-series signals. Specifically, this paper explores the performance of such models as the amount of data pertaining to the test subject increases in the training set. Standard K-fold cross-validation is here compared to leaky group-fold cross-validation with sample imputation, where we systematically vary the the number of samples from the test subject that are included in the training set. While it is possible to reach 78% and 60% k-fold accuracy for a two- and three-level anxiety prediction, respectively, excluding all test subject data from the training set causes the accuracy to drop to 73% and 45%. The results demonstrate that the features and models used here do not generalize for inter-subject classification tasks and that care should be taken when splitting subject data between training and test data. Furthermore, our results address the "cold start problem" by providing an indication of how much data would be required from a new subject before accurate prediction of anxiety is possible from physiologic data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».