論文の概要: Improving Cardiovascular Disease Prediction Through Comparative Analysis
of Machine Learning Models: A Case Study on Myocardial Infarction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00517v1
- Date: Wed, 1 Nov 2023 13:41:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 13:28:44.811136
- Title: Improving Cardiovascular Disease Prediction Through Comparative Analysis
of Machine Learning Models: A Case Study on Myocardial Infarction
- Title（参考訳）: 機械学習モデルの比較分析による心血管疾患予測の改善--心筋梗塞を事例として
- Authors: Jonayet Miah, Duc M Ca, Md Abu Sayed, Ehsanur Rashid Lipu, Fuad
Mahmud, S M Yasir Arafat
- Abstract要約: 心臓血管疾患は現代世界でも主要な死因である。
正確な予測は、医療戦略の精査に欠かせない。
XGBoostがトップパフォーマンスモデルとして登場します。
- 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: Cardiovascular disease remains a leading cause of mortality in the
contemporary world. Its association with smoking, elevated blood pressure, and
cholesterol levels underscores the significance of these risk factors. This
study addresses the challenge of predicting myocardial illness, a formidable
task in medical research. Accurate predictions are pivotal for refining
healthcare strategies. This investigation conducts a comparative analysis of
six distinct machine learning models: Logistic Regression, Support Vector
Machine, Decision Tree, Bagging, XGBoost, and LightGBM. The attained outcomes
exhibit promise, with accuracy rates as follows: Logistic Regression (81.00%),
Support Vector Machine (75.01%), XGBoost (92.72%), LightGBM (90.60%), Decision
Tree (82.30%), and Bagging (83.01%). Notably, XGBoost emerges as the
top-performing model. These findings underscore its potential to enhance
predictive precision for coronary infarction. As the prevalence of
cardiovascular risk factors persists, incorporating advanced machine learning
techniques holds the potential to refine proactive medical interventions.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は現代世界でも主要な死因となっている。
喫煙、血圧上昇、コレステロール値との関連は、これらの危険因子の意義を強調する。
本研究は, 医学研究の課題である心筋疾患の予測に対処するものである。
正確な予測は、医療戦略の精査に欠かせない。
本研究は,ロジスティック回帰,サポートベクターマシン,決定木,バグング,xgboost,lightgbmの6つの異なる機械学習モデルの比較分析を行う。
達成された結果は、ロジスティック回帰(81.00%)、サポートベクトルマシン(75.01%)、XGBoost(92.72%)、ライトGBM(90.60%)、決定木(82.30%)、バギング(83.01%)の順である。
特に、XGBoostは最高のパフォーマンスモデルとして登場します。
これらの所見は冠動脈梗塞の予測精度を高める可能性を示している。
心血管リスク因子の流行が続くにつれて、高度な機械学習技術の導入は、積極的な医療介入を洗練する可能性を秘めている。
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