論文の概要: Detecting Chronic Kidney Disease(CKD) at the Initial Stage: A Novel Hybrid Feature-selection Method and Robust Data Preparation Pipeline for Different ML Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01394v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 20:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 14:33:55.915848
• Title: Detecting Chronic Kidney Disease(CKD) at the Initial Stage: A Novel Hybrid Feature-selection Method and Robust Data Preparation Pipeline for Different ML Techniques
• Title（参考訳）: 早期に慢性腎臓病(CKD)を検出する:新しいハイブリッド特徴選択法と異なるML技術のためのロバストデータ作成パイプライン
• Authors: Md. Taufiqul Haque Khan Tusar, Md. Touhidul Islam, Foyjul Islam Raju
• Abstract要約: 慢性腎臓病(CKD)は世界中で8億人近くに感染している。毎年約170万人が死亡している。 多くの研究者は、CKDを早期に検出するために異なる機械学習(ML)手法を適用しているが、詳細な研究はいまだに欠けている。 本稿では,医療データの複雑さを最適性能で扱うための構造的かつ徹底的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chronic Kidney Disease (CKD) has infected almost 800 million people around the world. Around 1.7 million people die each year because of it. Detecting CKD in the initial stage is essential for saving millions of lives. Many researchers have applied distinct Machine Learning (ML) methods to detect CKD at an early stage, but detailed studies are still missing. We present a structured and thorough method for dealing with the complexities of medical data with optimal performance. Besides, this study will assist researchers in producing clear ideas on the medical data preparation pipeline. In this paper, we applied KNN Imputation to impute missing values, Local Outlier Factor to remove outliers, SMOTE to handle data imbalance, K-stratified K-fold Cross-validation to validate the ML models, and a novel hybrid feature selection method to remove redundant features. Applied algorithms in this study are Support Vector Machine, Gaussian Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Gradient Boosting, Adaptive Boosting, and Extreme Gradient Boosting. Finally, the Random Forest can detect CKD with 100% accuracy without any data leakage.
• Abstract（参考訳）: 慢性腎臓病(CKD)は世界中で8億人近くに感染している。 毎年約170万人が死亡している。 CKDを早期に検出することは、数百万人の命を救うのに不可欠である。 多くの研究者がCKDを早期に検出するために異なる機械学習(ML)手法を適用しているが、詳細な研究はいまだに欠けている。 本稿では,医療データの複雑さを最適性能で扱うための構造的かつ徹底的な手法を提案する。 さらに,本研究は,医療データ作成パイプラインに関する明確なアイデアの創出を支援する。 本稿では,KNNインプットを欠落した値をインプットするために,ローカル・アウトリー・ファクター(Local Outlier Factor),データ不均衡を処理するSMOTE,MLモデルの検証を行うK-stratified K-fold Cross-validation,冗長な特徴を除去する新しいハイブリッド特徴選択法を提案する。 この研究に応用されたアルゴリズムは、Support Vector Machine、Gaussian Naive Bayes、Decision Tree、Random Forest、Logistic Regression、K-Nearest Neighbor、Gradient Boosting、Adaptive Boosting、Extreme Gradient Boostingである。 最後に、Random Forestはデータ漏洩なしにCKDを100%精度で検出できる。

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