論文の概要: PCA-RF: An Efficient Parkinson's Disease Prediction Model based on Random Forest Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11287v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 18:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 12:57:55.130253
• Title: PCA-RF: An Efficient Parkinson's Disease Prediction Model based on Random Forest Classification
• Title（参考訳）: PCA-RF:ランダム森林分類に基づく効率的なパーキンソン病予測モデル
• Authors: Ishu Gupta and Vartika Sharma and Sizman Kaur and Ashutosh Kumar Singh
• Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病に対する無作為な森林分類を行う病気予測手法を提案する。 このモデルの精度を主成分分析 (PCA) に適用したニューラルネットワーク (ANN) モデルと比較し, 可視差を捉えた。 モデルの精度は最大90%まで向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6704226968275258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this modern era of overpopulation disease prediction is a crucial step in diagnosing various diseases at an early stage. With the advancement of various machine learning algorithms, the prediction has become quite easy. However, the complex and the selection of an optimal machine learning technique for the given dataset greatly affects the accuracy of the model. A large amount of datasets exists globally but there is no effective use of it due to its unstructured format. Hence, a lot of different techniques are available to extract something useful for the real world to implement. Therefore, accuracy becomes a major metric in evaluating the model. In this paper, a disease prediction approach is proposed that implements a random forest classifier on Parkinson's disease. We compared the accuracy of this model with the Principal Component Analysis (PCA) applied Artificial Neural Network (ANN) model and captured a visible difference. The model secured a significant accuracy of up to 90%.
• Abstract（参考訳）: 現代の人口過剰病の予測は、様々な疾患を早期に診断する上で重要なステップである。 さまざまな機械学習アルゴリズムの進歩により、予測は非常に容易になった。 しかし、与えられたデータセットに対する最適な機械学習手法の複雑さと選択は、モデルの精度に大きな影響を及ぼす。 世界中に大量のデータセットが存在するが、非構造化フォーマットのため、効果的に利用することはできない。 したがって、現実世界で実装するのに有用なものを抽出するために、さまざまなテクニックが利用可能です。 したがって、精度はモデルを評価する上で重要な指標となる。 本稿では,パーキンソン病に対するランダムな森林分類法を実装する病気予測手法を提案する。 このモデルの精度を主成分分析 (PCA) に適用したニューラルネットワーク (ANN) モデルと比較し, 可視差を捉えた。 このモデルは最大90%の精度を確保した。

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