Machine Learning Preprocessing Method for Suicide Prediction

Abstract

The main objective of this study was to find a preprocessing method to enhance the effectiveness of the machine learning methods in datasets of mental patients. Specifically, the machine learning methods must have almost excellent classification results in patients with depression who have thoughts of suicide, in order to achieve the sooner the possible the appropriate treatment. In this paper, we establish a novel data preprocessing method for improving the prognosis' possibilities of a patient suffering from depression to be leaded to the suicide. For this reason, the effectiveness of many machine learning classification algorithms is measured, with and without the use of our suggested preprocessing method. The experimental results reveal that our novel proposed data preprocessing method markedly improved the overall performance on initial dataset comparing with PCA and Evolutionary search feature selection methods. So this preprocessing method can be used for significantly boost classification algorithms performance in similar datasets and can be used for suicide tendency prediction.

Suicidal Ideation Detection: A Review of Machine Learning Methods and Applications

“…Explicitly, each patient's clinical history is represented as a temporal image. Iliou et al [77] proposed a data preprocessing method to boost machine learning techniques for suicide tendency prediction of patients suffering from mental disorders. Nguyen et al [78] explored real-world administrative data of mental health patients from the hospital for short and medium-term suicide risk assessments.…”

Suicidal ideation detection in online social content

“…Specifically, each patient's clinical history is represented as a temporal image. Iliou et al [76] proposed a data preprocessing method to boost machine learning techniques for suicide tendency prediction of patients suffering from mental disorders. Nguyen et al [77] explored real-world administrative data of mental health patients from hospital for short and medium-term suicide risk assessments.…”

“…By introducing random forests, gradient boosting machines, and DNNs, the authors managed to deal with high dimensionality and redundancy issues of data. Although, previous method gained preliminary success, Iliou et al [76] and Nguyen et al [77] have a limitation on the source of data which focuses on patients with mental disorders in their historical records.…”

Μοντελοποίηση Συμπεριφοράς Βιοϊατρικών Δεδομένων

“…Αρκετοί συνδυασμοί έχουν δοκιμαστεί, προκειμένου να αξιολογηθεί ο συνδυασμός επιλογής χαρακτηριστικού που δίνει την βέλτιστη απόδοση για ένα πρόβλημα. Ο αξιολογητής χαρακτηριστικού και η μέθοδος αναζήτησης (προσφέρεται στο Weka) που παρουσίασε την καλύτερη απόδοση στα δεδομένα ήταν (i) (CfsSubsetEval) και (ii) η μέθοδος της εξελικτικής αναζήτησης (Evolutionary Search method)[197].Ο CfsSubsetEval εκτιμητής αξιολογεί την αξία ενός υποσυνόλου χαρακτηριστικών με την εξέταση της επιμέρους προβλεπτικής ικανότητας του κάθε χαρακτηριστικού, μαζί με το βαθμό πλεονασμού μεταξύ τους. Τα υποσύνολα χαρακτηριστικών που σχετίζονται στενά με την τάξη, ενώ έχουν χαμηλό συσχετισμό προτιμούνται.…”

“…Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι η νέα προτεινόμενη μέθοδος προ-επεξεργασίας των δεδομένων βελτίωσε αισθητά τη συνολική απόδοση στο αρχικό σύνολο δεδομένων σε σύγκριση με το PCA και την ES επιλογής χαρακτηριστικών αναζήτησης. Η νέα μέθοδος προτείνεται και μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να ενισχύσει σημαντικά την απόδοση κατάταξης των αλγορίθμων σε παρόμοια σύνολα δεδομένων και μπορεί να χρησιμοποιηθεί επίσης για την πρόβλεψη της τάσης αυτοκτονίας[197]. Αποτελέσματα αλγόριθμων ταξινόμησης μηχανικής μάθησης 5.6 Η επίδραση δύο tourniquet σε υγιείς εθελοντές 5.6.1 Συλλογή Δεδομένων Είκοσι υγιείς εθελοντές χωρίς να έχουν λάβει προηγουμένως φάρμακα και χωρίς να έχουν κάνει εγχειρήσεις ή κατάγματα στα άκρα έχουν συμμετάσχει σε αυτή την μελέτη.…”