如今，精神疾病是我们日常生活中功能性和社会问题的主要原因。神经科学表明，我们的大脑是精神压力、焦虑和抑郁的根本原因。我们大脑中的情绪和慢性水平会导致各种生理疾病，如双相情感障碍 (BD)。双相情感障碍是一种情绪障碍，从躁狂发作到严重抑郁，有不同的阶段。临床和研究数据显示，治疗延迟会导致高水平的压力和情绪波动发作，并伴有更严重的后果，如心脏骤停、脑卒中、心脏病发作和抑郁。本文旨在通过研究特征选择、分类和交叉验证来识别心理层面。因此，本文提出了基于机器学习 (ML) 的框架，可在早期识别双相情感障碍，该框架有助于制作基于计算机的预测和诊断工具，用于精神和压力检测。此外，本文分析了不同的转变，如抑郁到躁狂、从抑郁到双相情感障碍、从双相情感障碍到轻躁狂，并识别前双相抑郁症。机器学习算法，如支持向量机 (SVM)、逻辑回归 (LR)、朴素贝叶斯 (NB) 和 K-最近邻 (K-NN)，用于分析风险因素和准确性以获得输出。不同的机器学习模型用于分析心理阶段检测的风险因素和准确性。根据数据集推导出精度、准确度、F1 分数和召回值分析，以预测所需结果。