論文の概要: Explainable predictions of different machine learning algorithms used to predict Early Stage diabetes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09939v1
• Date: Thu, 18 Nov 2021 20:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 04:42:08.650666
• Title: Explainable predictions of different machine learning algorithms used to predict Early Stage diabetes
• Title（参考訳）: 早期糖尿病予測に用いる異なる機械学習アルゴリズムの弁別可能な予測
• Authors: V. Vakil, S. Pachchigar, C. Chavda, S. Soni
• Abstract要約: 糖尿病はいくつかの機械学習アルゴリズムで容易に診断できる。 本稿では、ランダムフォレスト、決定木、人工ニューラルネットワーク、K Nearest Neighbor、Support Vector Machine、XGBoostといった機械学習アルゴリズムの比較分析を行った。 実験結果によると、ランダムフォレストアルゴリズムは、この特定のデータセットで99%の精度で他のアルゴリズムよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning and Artificial Intelligence can be widely used to diagnose chronic diseases so that necessary precautionary treatment can be done in critical time. Diabetes Mellitus which is one of the major diseases can be easily diagnosed by several Machine Learning algorithms. Early stage diagnosis is crucial to prevent dangerous consequences. In this paper we have made a comparative analysis of several machine learning algorithms viz. Random Forest, Decision Tree, Artificial Neural Networks, K Nearest Neighbor, Support Vector Machine, and XGBoost along with feature attribution using SHAP to identify the most important feature in predicting the diabetes on a dataset collected from Sylhet Hospital. As per the experimental results obtained, the Random Forest algorithm has outperformed all the other algorithms with an accuracy of 99 percent on this particular dataset.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能は、慢性疾患の診断に広く使われ、必要な予防治療を臨界時間内に行うことができる。 主要な疾患の1つである糖尿病は、いくつかの機械学習アルゴリズムによって容易に診断することができる。 早期診断は危険な結果を防ぐために不可欠である。 本稿では,いくつかの機械学習アルゴリズムの比較分析を行った。 Random Forest, Decision Tree, Artificial Neural Networks, K Nearest Neighbor, Support Vector Machine, XGBoost, そしてSHAPを使ってSylhet病院から収集したデータセット上で糖尿病を予測する上で最も重要な特徴を特定する。 実験結果によると、ランダムフォレストアルゴリズムは、この特定のデータセットの99%の精度で他のアルゴリズムよりも優れています。

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