論文の概要: An Improved Heart Disease Prediction Using Stacked Ensemble Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06015v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 17:53:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 14:08:09.327466
• Title: An Improved Heart Disease Prediction Using Stacked Ensemble Method
• Title（参考訳）: Stacked Ensemble 法による心疾患の予測
• Authors: Md. Maidul Islam, Tanzina Nasrin Tania, Sharmin Akter, and Kazi Hassan Shakib
• Abstract要約: 機械学習を用いた心疾患予測システムを構築した。 心臓疾患のある人と正常な人とを簡単に区別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9187159782788579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heart disorder has just overtaken cancer as the world's biggest cause of mortality. Several cardiac failures, heart disease mortality, and diagnostic costs can all be reduced with early identification and treatment. Medical data is collected in large quantities by the healthcare industry, but it is not well mined. The discovery of previously unknown patterns and connections in this information can help with an improved decision when it comes to forecasting heart disorder risk. In the proposed study, we constructed an ML-based diagnostic system for heart illness forecasting, using a heart disorder dataset. We used data preprocessing techniques like outlier detection and removal, checking and removing missing entries, feature normalization, cross-validation, nine classification algorithms like RF, MLP, KNN, ETC, XGB, SVC, ADB, DT, and GBM, and eight classifier measuring performance metrics like ramification accuracy, precision, F1 score, specificity, ROC, sensitivity, log-loss, and Matthews' correlation coefficient, as well as eight classification performance evaluations. Our method can easily differentiate between people who have cardiac disease and those are normal. Receiver optimistic curves and also the region under the curves were determined by every classifier. Most of the classifiers, pretreatment strategies, validation methods, and performance assessment metrics for classification models have been discussed in this study. The performance of the proposed scheme has been confirmed, utilizing all of its capabilities. In this work, the impact of clinical decision support systems was evaluated using a stacked ensemble approach that included these nine algorithms
• Abstract（参考訳）: 心臓疾患は、世界最大の死因であるがんを克服したばかりです。 いくつかの心不全、心臓病の死亡、診断コストは早期の診断と治療によって削減できる。 医療データは医療産業によって大量に収集されるが、十分に採掘されていない。 この情報にこれまで知られていなかったパターンや関連の発見は、心疾患のリスクを予測する上で、より優れた判断に役立ちます。 そこで本研究では,心疾患予測のためのmlベース診断システムを構築した。 我々は,外乱検出と除去,欠落項目のチェックと削除,特徴正規化,クロスバリデーション,RF,MLP,KNN,ETC,XGB,SVC,ADB,DT,GBMといった9つの分類アルゴリズム,分岐精度,精度,F1スコア,特異性,OC,感度,ログロス,マシューズ相関係数などの8つの分類器を用いた。 本手法は, 心臓疾患患者と正常者との鑑別が容易である。 受信者楽観曲線と曲線の下の領域は、各分類器によって決定された。 本研究では,分類器,前処理戦略,検証方法,分類モデルの性能評価指標について検討した。 提案方式の性能が確認され,その全機能を活用している。 本研究は,これら9つのアルゴリズムを含む重ね合わせアンサンブルアプローチを用いて臨床判断支援システムの効果を評価した。

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