通过twitter数据辅助检测Schizophrenia


NeuroTimes | Oct. 22, 2015


Credits: AMIA Jt Summits Transl Sci Proc


用社交网络数据来分析个人行为/疾病的研究越来越多了。通过个人twitter好友数量、发推的时间、发推频率、精神分裂症特征词汇和表情符号,建立 machine learning模型,包含Naive Bayes (NB), artificial neural networks (ANNs), and support vector machines (SVMs),预测是否患有精神分裂症。SVM+PCA( Principal Components Analysis )胜出, 92%预测准确率。




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