Stress detection on smartphone data with a machine learning approach based on Mahalanobis distance-based outlier finding and ReliefF feature selection
Makaleler > Tam Makale · 2021
Yazarlar: Sağbaş, Ensar Arif, Mustafa Serdar KORUKOĞLU, Ballı, Serkan
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Uluslararası, 2021
Özet
Stres kişinin odaklanması, uyanık kalması ve tetikte olması durumlarında fayda sağlamaktadır. Fakat yüksek dozda strese maruz kalmak kişinin sağlığına zarar vermektedir. Bu nedenle stresin tespit edilip en kısa sürede rahatlamaya geçilmesi önemlidir. Bu çalışmada, akıllı telefondan elde edilen dokunmatik panel, yerçekimi, doğrusal ivme ve jiroskop verileri ile yazma davranışları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlardan yazma davranışları ile kişilerin stres seviyeleri arasında bir bağlantı olduğu görülmüştür. Bu kapsamda genişletilmiş bir veri kümesi oluşturulmuştur. Stresin daha yüksek doğrulukta tespit edilebilmesi için Mahalanobis uzaklığı tabanlı bir aykırı veri tespiti yaklaşımı uygulanmıştır. Devamında, verimli özniteliklerin tespit edilerek sınıflandırma gerçekleştirilmesi için ReliefF öznitelik seçimi yöntemi ve makine öğrenmesi teknikleri kombine edilerek bir yapı oluşturulmuştur. Aykırı verilerin temizlenerek elde edilen sonuçlar, oluşturulan yapıların yüksek doğrulukta başarı yakaladığını göstermiştir. Ek olarak aykırı veri tespiti ve temizliği, sınıflandırma başarısını 1.77 puan artırmıştır.