Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kesehatan Mental Siswa Menjelang Akhir Masa Sekolah
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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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».