Suicide tendency classification and suicide number prediction forpopulation subgroups

Abstract

Suicide is becoming a bigger problem for the world day by day and detecting population subgroups who are more prone to suicide is seen as one of the most important steps for taking precautions to decrease the suicide rates. This study consists of five machine learning models for suicide tendency classification and three machine learning models for prediction of suicide numbers by population subgroups. The dataset provided by World Health Organization is used in the project. Obtained models classify population subgroups as suicide-prone or less suicide prone with 86% accuracy and explain 90 % of the variance in the suicide number per 100,000 population of specific countries.

İntihar, gün geçtikçe dünya için daha büyük bir problem haline gelmekte ve intihara daha yatkın nüfus alt gruplarının tespit edilmesi intihar oranlarını azaltmak için önlem almanın en önemli adımlardan biri olarak görülmektedir. Bu çalışma, intihar eğilimi sınıflandırması için beş makine öğrenimi modeli ve popülasyon alt grupları tarafından intihar sayısının tahminlenmesi için üç makine öğrenimi modelinden oluşmaktadır. Bu projede Dünya Sağlık Örgütü tarafından sağlanan veri seti kullanılmıştır. Elde edilen modeller popülasyon alt gruplarını intihar eğilimli veya daha az intihar eğilimi olarak % 86 doğrulukla sınıflandırmakta ve bir ülkenin 100.000 populasyon başına düşen intihar sayısındaki varyansın % 90’ını açıklamaktadır.