論文の概要: Ensemble Framework for Cardiovascular Disease Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09989v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 17:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 12:42:37.890963
- Title: Ensemble Framework for Cardiovascular Disease Prediction
- Title（参考訳）: 心血管疾患予測のためのアンサンブルフレームワーク
- Authors: Achyut Tiwari, Aryan Chugh, Aman Sharma
- Abstract要約: 心臓病は、世界中でコミュニケーション不能で無音な死の主な原因である。
我々は,ExtraTrees,Random Forest,XGBoostなど,複数の機械学習アルゴリズムを用いたアンサンブルを組み込んだフレームワークを提案している。
提案手法は,既存の文献よりも高い92.34%の精度を実現した。
- 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: Heart disease is the major cause of non-communicable and silent death
worldwide. Heart diseases or cardiovascular diseases are classified into four
types: coronary heart disease, heart failure, congenital heart disease, and
cardiomyopathy. It is vital to diagnose heart disease early and accurately in
order to avoid further injury and save patients' lives. As a result, we need a
system that can predict cardiovascular disease before it becomes a critical
situation. Machine learning has piqued the interest of researchers in the field
of medical sciences. For heart disease prediction, researchers implement a
variety of machine learning methods and approaches. In this work, to the best
of our knowledge, we have used the dataset from IEEE Data Port which is one of
the online available largest datasets for cardiovascular diseases individuals.
The dataset isa combination of Hungarian, Cleveland, Long Beach VA, Switzerland
& Statlog datasets with important features such as Maximum Heart Rate Achieved,
Serum Cholesterol, Chest Pain Type, Fasting blood sugar, and so on. To assess
the efficacy and strength of the developed model, several performance measures
are used, such as ROC, AUC curve, specificity, F1-score, sensitivity, MCC, and
accuracy. In this study, we have proposed a framework with a stacked ensemble
classifier using several machine learning algorithms including ExtraTrees
Classifier, Random Forest, XGBoost, and so on. Our proposed framework attained
an accuracy of 92.34% which is higher than the existing literature.
- Abstract（参考訳）: 心臓病は非感染性で静かな死の主要な原因である。
心臓疾患または心血管疾患は、冠動脈疾患、心不全、先天性心疾患、心疾患の4種類に分類される。
心臓病の早期かつ正確な診断は、さらなる怪我を避け、患者の命を救うために不可欠である。
その結果,循環器疾患が致命的な状況になる前に予測できるシステムが必要となる。
機械学習は医学の分野における研究者の関心を喚起している。
心臓疾患の予測のために、研究者は様々な機械学習手法とアプローチを実装している。
この研究では、私たちの知る限りでは、循環器疾患の個人向けのオンライン最大のデータセットの一つであるieee data portのデータセットを使用しました。
データセットはハンガリー、クリーブランド、ロングビーチVA、スイス、スタットログのデータセットと、最大心拍数取得、血清コレステロール、ケストペインタイプ、血糖値の高速化などの重要な特徴を組み合わせたものだ。
ROC, AUC曲線, 特異性, F1スコア, 感度, MCC, 精度など, モデルの有効性と強度を評価する。
本研究では,エクストラツリー分類器,ランダムフォレスト,xgboostなど,複数の機械学習アルゴリズムを用いた階層化アンサンブル分類器を用いたフレームワークを提案する。
提案手法は,既存の文献よりも高い92.34%の精度を実現した。
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