論文の概要: Comparative Study of Machine Learning Algorithms in Detecting Cardiovascular Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17059v1
• Date: Mon, 27 May 2024 11:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:42:27.346051
• Title: Comparative Study of Machine Learning Algorithms in Detecting Cardiovascular Diseases
• Title（参考訳）: 心血管疾患検出における機械学習アルゴリズムの比較検討
• Authors: Dayana K, S. Nandini, Sanjjushri Varshini R,
• Abstract要約: 機械学習技術を用いた心血管疾患(CVD)の検出は、医学的診断において大きな進歩を示している。 本研究では,ロジスティック回帰,決定木,ランダムフォレスト,グラディエントブースティング,サポートベクトルマシン(SVM),K-Nearest Neighbors(KNN),XGBoostなど,さまざまな機械学習アルゴリズムの比較分析を行った。 本研究は,アンサンブル法と高度なアルゴリズムを用いて信頼性の高い予測を行い,CVD検出のための包括的枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The detection of cardiovascular diseases (CVD) using machine learning techniques represents a significant advancement in medical diagnostics, aiming to enhance early detection, accuracy, and efficiency. This study explores a comparative analysis of various machine learning algorithms, including Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and XGBoost. By utilising a structured workflow encompassing data collection, preprocessing, model selection and hyperparameter tuning, training, evaluation, and choice of the optimal model, this research addresses the critical need for improved diagnostic tools. The findings highlight the efficacy of ensemble methods and advanced algorithms in providing reliable predictions, thereby offering a comprehensive framework for CVD detection that can be readily implemented and adapted in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術を用いた心血管疾患(CVD)の検出は、早期発見、精度、効率を高めることを目的とした医療診断の大幅な進歩を示している。 本研究では,ロジスティック回帰,決定木,ランダムフォレスト,グラディエントブースティング,サポートベクトルマシン(SVM),K-Nearest Neighbors(KNN),XGBoostなど,さまざまな機械学習アルゴリズムの比較分析を行った。 データ収集、前処理、モデル選択、ハイパーパラメータチューニング、トレーニング、評価、最適なモデルの選択を含む構造化ワークフローを活用することで、この研究は、診断ツールの改善に対する重要なニーズに対処する。 本研究は, 信頼性予測のためのアンサンブル法と高度なアルゴリズムの有効性を強調し, 臨床現場で容易に実装, 適応できるCVD検出のための包括的枠組みを提供する。

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