0% Complete
فارسی
Home
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Predicting Suicide Risk in Adolescents with Random Forest for Unbalanced Data Management
Authors :
Fatemeh Rabbani
1
Behrooz Masoumi
2
Mohammad Reza Keyvanpour
3
1- دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین
2- دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین
3- دانشگاه الزهرا(س)
Keywords :
Suicide risk, Random forest, unbalanced data, Classification
Abstract :
Suicide is one of the major concerns of public health. Studies indicate the increasing prevalence of suicide, especially among adolescents. The risk factors of suicide include biological, psychological, clinical, social, and environmental factors. Involvement of various risk factors in suicide means that suicide risk in an individual is challenging; thus, to identify high-risk groups in public, a suicide risk prediction model is necessary. Today, employing machine learning and classification methods are widely used to predict suicide risk. One of the challenges of this context is unbalanced data that affect the efficiency of the prediction model. In this paper, two sampling methods are proposed to improve the performance of classifying unbalanced data, aiming to evaluate suicide risk in adolescents. In the proposed method, after balancing the dataset using sampling methods, the data is classified using random forest. The results show that the total accuracy of predicting suicide in adolescents is 0.99, with a sensitivity of 1 and specificity of 0.98. Therefore, the random forest model can predict suicide risk with high accuracy.
Papers List
List of archived papers
ارائه یک الگوریتم سلسله مراتبی جهت تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری
دکتر باقر رحیم پور کامی - سیدمحمد سیدی برشی باقر رحیم پور کامی - سیدمحمد سیدی برشی -
طراحی و کنترل تطبیقی اورتز رباتیک پایین تنه با استفاده کنترلر منطقی قابل برنامه ریزی و رابط انسان با ماشین
فرهاد عظیمی فر - ستایش کرمی - نیایش امینی
رویکردی در تشخیص خودکار بوهای بد در مدل های معماری سازمانی با استفاده از تحلیل گرافی
زهرا رحیمی تمندگانی - شهره آجودانیان
Generalized Self-Attentive Spatiotemporal GCN with OPTICS Clustering for Recommendation Systems
Saba Zolfaghari - Seyed Mohammad Hossein Hasheminejad
تاثیر مدیریت دانش مشتری بر توسعه محصول جدید و نوآورانه با رویکرد مدل سازی معادلات ساختاری با استفاده از حداقل مربعات جزئی: مطالعۀ موردی شرکت کاله
دکتر آرش خسروی - سیده فاطمه حسینی - دکتر مرتضی رجب زاده آرش خسروی - سیده فاطمه حسینی - مرتضی رجب زاده -
Extending Interaction Flow Modeling Language as a Profile for Form-making Systems
Ghazaleh Shahin - Dr Bahman Zamani
Fast Online Character Recognition Using a Novel Local-Global Feature Extraction Method
Ayoub Parvizi - Dr Mohammad Kazemifard - Ziba Imani
Presentation of a New Decoder Based on Quantum Cellular Automata Technology Along with an Analysis of Energy Consumption
- - -
A Deep Neural Network-based Method for MmWave Time-varying Channel Estimation
Amirhossein Molazadeh - Zahra Maroufi - Mehrdad Ardebilipour
Optimal control of robotic hand for rehabilitation using fractional order systems and EEG signal processing
Mehran Safari Dehnavi - Vahid Safari Dehnavi - Masoud Shafiee
more
Samin Hamayesh - Version 41.3.1