Интересное сегодня
Исследование взаимосвязей между обработкой букв, слов и пред...
Исследование взаимосвязей между обработкой букв, слов и предложений при чтении Многочисленные преды...
Влияние транскраниальной магнитной стимуляции на торможение ...
Введение в исследование тормозящего контроля Остановка уже начатого действия является crucial для по...
Как повторяющееся хмурение и улыбка влияют на морщины между ...
Введение Морщины между бровями, известные как глабеллярные линии, часто являются основной причиной б...
Как занятия боевыми искусствами повышают устойчивость подрос...
Потенциал кунг-фу для старшеклассников? Доудоу Ян и Сяоянь Ван из Гуандуна (Китай) исследовали психо...
Эффект отскока ИИ: как искусственный интеллект ослабляет наш...
Эффект отскока ИИ: парадокс автоматизации Недавно опубликованное исследование в журнале The Lancet G...
Почему некоторые начальники кричат на подчиненных и как это ...
Новое исследование, проведенное Университетом Джорджии, показывает, что некоторые руководители крича...
Введение
Субъективное благополучие является важным показателем в социальных науках, но текущие методы прогнозирования имеют ограниченную точность. В этом исследовании используются алгоритмы машинного обучения на основе деревьев решений для улучшения прогнозирования самооценочного благополучия. Исследование охватывает данные более миллиона респондентов из Германии, Великобритании и США за период с 2010 по 2018 год.
Цели исследования
Исследование ставит три основных вопроса:
- Превосходят ли алгоритмы машинного обучения традиционные линейные модели в прогнозировании благополучия?
- Совпадают ли переменные, выделенные алгоритмами машинного обучения, с теми, что подчеркиваются в литературе?
- Могут ли алгоритмы машинного обучения помочь в разрешении спорных вопросов о форме зависимости благополучия от дохода и возраста?
Методы и данные
Исследование использует данные из трех национальных опросов: Германской социально-экономической панели (SOEP), Британского лонгитюдного исследования домохозяйств (UKHLS) и Американского ежедневного опроса Gallup. Были применены четыре алгоритма: Ordinary Least Squares (OLS), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Random Forests (RF) и Gradient Boosting (GB).
Результаты
Алгоритмы машинного обучения показали лучшую производительность по сравнению с OLS, особенно когда использовались расширенные наборы переменных. Важнейшими факторами благополучия оказались здоровье, экономические условия, личностные черты и личные отношения. Была подтверждена U-образная зависимость благополучия от возраста и насыщение эффекта дохода в Германии и Великобритании, но не в США.
Обсуждение
Исследование показывает, что алгоритмы машинного обучения могут значительно улучшить прогнозирование благополучия, особенно при использовании большого числа переменных. Однако, даже с использованием всей доступной информации, остается около половины необъяснимой вариации в благополучии. Будущие исследования могут включать комбинацию обучения с учителем и без учителя, а также применение машинного обучения для выявления причинных факторов благополучия.
Заключение
Машинное обучение представляет собой мощный инструмент для прогнозирования субъективного благополучия, который может дополнить и улучшить традиционные методы. Однако, для полного понимания благополучия необходимы дальнейшие исследования, особенно в контексте развивающихся стран.
