Применение машинного обучения для прогнозирования субъективного благополучия человека

Применение машинного обучения для прогнозирования субъективного благополучия человека

Интересное сегодня

Критический анализ лечения расстройств пищевого поведения: и...

Введение Почти 50 лет феминистские исследователи (Бордо, Гремийон, Орбах, Райс) критикуют пробелы и ...

Латерализация функций мозга: как левое и правое полушария вл...

Латерализация функций мозга и специализация полушарий Латерализация функций мозга — это концепция, ...

Как счастье влияет на здоровье сердца: связь с самоэффективн...

Введение в проблему сердечно-сосудистых заболеваний Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) остаются о...

Как технологии помогают сохранить когнитивные способности у ...

Технологии и когнитивное здоровье: что говорит наука Поколение бэби-бумеров — первое, которое вошло ...

Японские взрослые с аутизмом раскрывают жизненные трудности ...

Жизнь с аутизмом в Японии: невидимая борьба Для многих людей с аутизмом жизнь без понимания своих ос...

Как когнитивные способности влияют на длину естественной реч...

Введение Исследование изучает влияние когнитивных способностей и социодемографических факторов на дл...

figure 1
figure 1
figure 2
figure 2
figure 3
figure 3
Thumbnail 1
Thumbnail 2
Thumbnail 3
Thumbnail 4
Thumbnail 5
Thumbnail 6
Оригинал исследования на сайте автора
Читать короткую версию
Кликните еще раз для перехода

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.

Короткие версии статей можно найти в телеграм-канале.

Посмотреть канал
Кликните еще раз для перехода

Бепантен Плюс Крем 5%+0,5% 30г — лечение ран, ссадин, ожогов

Бепантен Плюс Крем 5%+0,5% — эффективное средство для обработки и лечения небольших ран с угрозой ин...

President White зубная щетка умеренно жесткая

Зубная щетка President White с умеренно жесткой щетиной эффективно удаляет налёт и способствует есте...

Прокто-Гливенол свечи №10 — лечение геморроя быстро

Прокто-Гливенол суппозитории ректальные №10 — эффективное средство для лечения наружного и внутренне...

Зубные капли от боли: обезболивающее и антисептик

Зубные капли — эффективное средство при зубной боли и воспалении дёсен. Обладают местнораздражающим,...

Аспера Эфирное Масло Апельсин 10 мл – аромат для уюта

Эфирное масло апельсина Аспера 10 мл обладает ярким цитрусовым ароматом, создающим атмосферу уюта и ...

Йокс-Тева спрей 30 мл – антисептик для горла

Йокс-Тева спрей 30 мл – антисептическое средство для местного применения в полости рта и ЛОР-практик...