Fugu-MT 論文翻訳(概要): Binary Classification for High Dimensional Data using Supervised Non-Parametric Ensemble Method

論文の概要: Binary Classification for High Dimensional Data using Supervised Non-Parametric Ensemble Method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07779v1
Date: Tue, 15 Feb 2022 23:06:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-18 03:25:29.177444
Title: Binary Classification for High Dimensional Data using Supervised Non-Parametric Ensemble Method
Title（参考訳）: 教師付き非パラメトリックアンサンブル法による高次元データのバイナリ分類
Authors: Nandan Kanvinde, Abhishek Gupta, Raunak Joshi
Abstract要約: 多発性嚢胞性卵巣症候群のデータセットが利用可能であり、女性では内分泌疾患と呼ばれる。非Parametric Supervised Ensemble 機械学習手法は、早期の障害の予測に使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1871776847712523
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Medical Research data used for prognostication deals with binary classification problems in most of the cases. The endocrinological disorders have data available and it can be leveraged using Machine Learning. The dataset for Polycystic Ovary Syndrome is available, which is termed as an endocrinological disorder in women. Non-Parametric Supervised Ensemble machine learning methods can be used for prediction of the disorder in early stages. In this paper we present the Bootstrap Aggregation Supervised Ensemble Non-parametric method for prognostication that competes state-of-the-art performance with accuracy of over 92% along with in depth analysis of the data.
Abstract（参考訳）: 診断に用いられる医学研究データは、ほとんどの場合、二項分類の問題を扱う。内分泌疾患にはデータがあり、機械学習を使って利用することができる。多嚢胞性卵巣症候群のデータセットは、女性の内分泌障害(endocrinological disorder)と呼ばれる。非Parametric Supervised Ensemble 機械学習手法は、早期の障害の予測に使用できる。本稿では,データの奥行き解析とともに,精度92%以上で最先端性能に匹敵する予測のためのブートストラップアグリゲーション教師付きアンサンブル非パラメトリック手法を提案する。

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