論文の概要: An Integrative Paradigm for Enhanced Stroke Prediction: Synergizing XGBoost and xDeepFM Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16430v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 07:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 16:06:53.122704
• Title: An Integrative Paradigm for Enhanced Stroke Prediction: Synergizing XGBoost and xDeepFM Algorithms
• Title（参考訳）: ストローク予測強化のための積分パラダイム:XGBoostとxDeepFMアルゴリズムの相乗化
• Authors: Weinan Dai, Yifeng Jiang, Chengjie Mou, Chongyu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,XGBoostとxDeepFMアルゴリズムのパワーを組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。 本研究の目的は,既存のストローク予測モデルの改良であり,精度とロバスト性の向上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.064427783926208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stroke prediction plays a crucial role in preventing and managing this debilitating condition. In this study, we address the challenge of stroke prediction using a comprehensive dataset, and propose an ensemble model that combines the power of XGBoost and xDeepFM algorithms. Our work aims to improve upon existing stroke prediction models by achieving higher accuracy and robustness. Through rigorous experimentation, we validate the effectiveness of our ensemble model using the AUC metric. Through comparing our findings with those of other models in the field, we gain valuable insights into the merits and drawbacks of various approaches. This, in turn, contributes significantly to the progress of machine learning and deep learning techniques specifically in the domain of stroke prediction.
• Abstract（参考訳）: ストローク予測は、この不安定な状態の予防と管理において重要な役割を果たす。 本研究では,包括的データセットを用いた脳卒中予測の課題に対処し,XGBoostアルゴリズムとxDeepFMアルゴリズムのパワーを組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。 本研究の目的は,既存のストローク予測モデルの改良であり,精度とロバスト性の向上である。 厳密な実験を通じて,AUCメトリックを用いたアンサンブルモデルの有効性を検証する。 この分野の他のモデルと比較することで、様々なアプローチのメリットと欠点に対する貴重な洞察を得ることができます。 これは、特に脳卒中予測領域における機械学習とディープラーニング技術の進歩に大きく貢献する。

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