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IT部门以其快节奏且高度竞争的性质而闻名，对其劳动力提出了重大要求。员工经常遇到重大挑战，包括大量的工作时间，复杂的解决问题要求以及达到或超过绩效目标的持续压力。这些压力源导致一系列心理和身体健康问题，例如焦虑，疲劳甚至长期倦怠。这些含义是富有的，不仅影响了个人员工，而且影响整个组织，从而降低了生产率，更高的离职率和增加的医疗保健成本。随着对工作场所压力及其后果的认识的日益认识，迫切需要有效地检测和解决IT员工压力的方法。传统的压力管理方法，例如定期调查或个人咨询，通常是反应性的，不足以及时干预。可以通过采用机器学习技术来解决这一差距，这使大型和多样化的数据集的分析能够识别压力模式并主动预测压力水平。我们的研究利用了机器学习算法的力量，例如K-Nearest邻居（KNN），天真的贝叶斯，为构建压力检测的预测模型。这些算法分析了从可穿戴设备收集的数据，这些数据监测了心率变异性，睡眠模式和体育锻炼水平等生理指标。此外，我们融合了面部识别技术，以捕获和解释面部表情，从而增强了系统实时检测与压力相关的情绪的能力。生理，心理和行为数据的整合允许对员工压力有更全面的了解。通过使用多方面的方法，我们的系统旨在为组织提供有价值的见解，并使他们能够实施有效的压力管理策略。早期检测和干预可以显着改善员工福祉，培养支持性的工作文化并提高整体生产力。本文强调了主动压力管理在IT行业中的重要性，并探讨了机器学习的潜力，以改变组织应对员工压力的方式。
使用机器学习中IT员工中的压力检测-IJRPR
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