論文の概要: Hybrid stacked ensemble combined with genetic algorithms for Prediction of Diabetes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08186v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 07:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 23:20:18.733073
• Title: Hybrid stacked ensemble combined with genetic algorithms for Prediction of Diabetes
• Title（参考訳）: 糖尿病の予測のための遺伝的アルゴリズムとハイブリッドスタックアンサンブル
• Authors: Jafar Abdollahi, Babak Nouri-Moghaddam
• Abstract要約: 糖尿病は、世界で最も一般的で危険で高価な病気の1つです。 本研究では、カリフォルニア大学のウェブサイトで、インドの糖尿病に関する実際のデータである実験データを用いています。 結果は、98.8%に達した疾患の診断における提案手法の高性能と99%の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetes is currently one of the most common, dangerous, and costly diseases in the world that is caused by an increase in blood sugar or a decrease in insulin in the body. Diabetes can have detrimental effects on people's health if diagnosed late. Today, diabetes has become one of the challenges for health and government officials. Prevention is a priority, and taking care of people's health without compromising their comfort is an essential need. In this study, the Ensemble training methodology based on genetic algorithms are used to accurately diagnose and predict the outcomes of diabetes mellitus. In this study, we use the experimental data, real data on Indian diabetics on the University of California website. Current developments in ICT, such as the Internet of Things, machine learning, and data mining, allow us to provide health strategies with more intelligent capabilities to accurately predict the outcomes of the disease in daily life and the hospital and prevent the progression of this disease and its many complications. The results show the high performance of the proposed method in diagnosing the disease, which has reached 98.8%, and 99% accuracy in this study.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は、現在、血糖値の上昇または体内のインスリンの減少によって引き起こされる世界で最も一般的で危険で高価な疾患の1つです。 糖尿病は、診断が遅ければ人の健康に有害な影響を与えることがある。 今日、糖尿病は健康と政府の役人の課題の1つとなっています。 予防は最優先事項であり、快適さを損なうことなく人々の健康を守ることが不可欠である。 本研究では,遺伝子アルゴリズムに基づくエンサンブルトレーニング手法を用いて,糖尿病の正確な診断と予後の予測を行う。 本研究では、カリフォルニア大学のウェブサイトで、インドの糖尿病に関する実際のデータである実験データを用いています。 モノのインターネット、機械学習、データマイニングなどのICTの現在の発展により、日常生活や病院における病気の結果を正確に予測し、この病気とその多くの合併症の進行を防ぐためのよりインテリジェントな機能を備えた健康戦略を提供することができます。 その結果,本研究は98.8%に達し,99%の精度を示した。

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