Интересное сегодня
Как заставить кого-то сказать правду в 6 простых шагов
Будь то подозрение, что ваш партнер лжет вам, или уверенность, что коллега скрывает правду, умение з...
Как согласие в социальных кругах искажает восприятие поляриз...
Введение: Поляризация — реальность или иллюзия? Многие считают, что общество становится всё более ра...
Повышенная сенсорная чувствительность и активность мозга при...
Повышенная сенсорная чувствительность и активность мозга при восприятии прикосновения Введение ...
Кортизол в волосах у детей: как стресс влияет на психическое...
Долгосрочный стресс и психическое здоровье детей с хроническими заболеваниями Длительный стресс, из...
Как найти радость в мире, полном трудностей
На днях я оказалась в ситуации, когда смеясь до слез с двумя моими подростками, поняла, как важна ра...
Влияние гистамина на дофамин: половые различия в неврологиче...
ВведениеСуществуют значительные половые различия в неврологических расстройствах, таких как синдром ...
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.
