論文の概要: Machine Learning and Ensemble Approach Onto Predicting Heart Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08667v1
- Date: Tue, 16 Nov 2021 18:00:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-17 13:47:51.097445
- Title: Machine Learning and Ensemble Approach Onto Predicting Heart Disease
- Title(参考訳): 心臓病予測のための機械学習とアンサンブルアプローチ
- Authors: Aaditya Surya
- Abstract要約: 心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease, CVD)は、心臓疾患ともいわれ、ここ数十年でヒトの死因として徐々に成長してきた疾患である。
本稿では,ロジスティック回帰,近縁近傍,サポートベクトルマシン,決定木,ガウスのナイーブベイズ,ランダムフォレスト,多層知覚論(人工ニューラルネットワーク)などの分類モデルの訓練に提供されるデータを活用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The four essential chambers of one's heart that lie in the thoracic cavity
are crucial for one's survival, yet ironically prove to be the most vulnerable.
Cardiovascular disease (CVD) also commonly referred to as heart disease has
steadily grown to the leading cause of death amongst humans over the past few
decades. Taking this concerning statistic into consideration, it is evident
that patients suffering from CVDs need a quick and correct diagnosis in order
to facilitate early treatment to lessen the chances of fatality. This paper
attempts to utilize the data provided to train classification models such as
Logistic Regression, K Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision
Tree, Gaussian Naive Bayes, Random Forest, and Multi-Layer Perceptron
(Artificial Neural Network) and eventually using a soft voting ensemble
technique in order to attain as many correct diagnoses as possible.
- Abstract(参考訳): 胸腔内にある心臓の4つの必須室は生存に不可欠であるが、皮肉なことに最も脆弱であることが証明されている。
心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease, CVD)は、心臓疾患としても知られており、ここ数十年でヒトの死因が増加してきた。
統計学的な考察から, CVD患者は早期治療を容易にし, 死亡率の低下を図るために, 迅速かつ正確な診断が必要であることが明らかとなった。
本稿では,ロジスティック回帰,近縁近傍,サポートベクターマシン,決定木,ガウスネーブベイズ,ランダムフォレスト,マルチレイヤパーセプトロン(人工ニューラルネットワーク)などの分類モデルを訓練するために提供されたデータを活用し,最終的にはソフト投票アンサンブル技術を用いて,可能な限り正確な診断を行う。
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