Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kesehatan Mental Siswa Menjelang Akhir Masa Sekolah
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mental health is a state of well-being in which a person is aware of his or her abilities, can cope with normal life stresses, can work productively and contribute to his or her community. Mental health encompasses emotional, psychological and social well-being, and affects how a person thinks, feels and acts. It also determines how a person handles stress, relates to others and makes decisions. Prediction methods that can identify the level of mental health of students are important as a preventive measure. One promising method in this regard is the Naïve Bayes Method. This method has the advantage of being able to solve classification problems on complex datasets, such as student mental health data involving many independent variables. An expert system is a system that attempts to adopt human knowledge into computers so that computers can solve problems as is usually done by experts. The purpose of this study was to find out how to predict the level of mental health of students towards the end of school using the Naïve Bayes method. The results of this study are that the prediction of the level of mental health of students towards the end of school using the Naïve Bayes method can be used and the system created works well, without having to consult a doctor or psychologist.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle