論文の概要: Classification and Prediction of Heart Diseases using Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03697v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 16:52:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 19:43:43.738586
• Title: Classification and Prediction of Heart Diseases using Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムを用いた心臓疾患の分類と予測
• Authors: Akua Sekyiwaa Osei-Nkwantabisa, Redeemer Ntumy,
• Abstract要約: K-Nearest Neighbor法は、患者が心臓病を患っているかどうかを判断する最も効果的な機械学習アルゴリズムであることが示されている。 追加の機械学習アルゴリズムの心臓疾患予測への応用について、さらなる研究を行うことは有益である。
• 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 a serious worldwide health issue because it claims the lives of many people who might have been treated if the disease had been identified earlier. The leading cause of death in the world is cardiovascular disease, usually referred to as heart disease. Creating reliable, effective, and precise predictions for these diseases is one of the biggest issues facing the medical world today. Although there are tools for predicting heart diseases, they are either expensive or challenging to apply for determining a patient's risk. The best classifier for foretelling and spotting heart disease was the aim of this research. This experiment examined a range of machine learning approaches, including Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, and Artificial Neural Networks, to determine which machine learning algorithm was most effective at predicting heart diseases. One of the most often utilized data sets for this purpose, the UCI heart disease repository provided the data set for this study. The K-Nearest Neighbor technique was shown to be the most effective machine learning algorithm for determining whether a patient has heart disease. It will be beneficial to conduct further studies on the application of additional machine learning algorithms for heart disease prediction.
• Abstract（参考訳）: 心臓病は世界中で深刻な健康問題となっている。 世界の主要な死因は心臓血管疾患であり、通常は心臓病と呼ばれる。 これらの病気の信頼性、有効、そして正確な予測を作成することは、今日医療界が直面している最大の課題の1つだ。 心臓病を予測するツールは存在するが、患者のリスクを判断するために費用がかかるか、あるいは適用が難しい。 心疾患の診断・発見に最適な分類法が本研究の目的であった。 この実験では、ロジスティック回帰(Logistic Regression)、K-Nearest Neighbor(K-Nearest Neighbor)、サポートベクトルマシン(Support Vector Machine)、人工知能ニューラルネットワーク(Artificial Neural Networks)など、さまざまな機械学習アプローチを調査し、どの機械学習アルゴリズムが心臓疾患の予測に最も効果的であるかを判定した。 この目的のために最もよく利用されるデータセットの1つとして、UCI心臓病リポジトリがこの研究のためのデータセットを提供した。 K-Nearest Neighbor法は、患者が心臓病を患っているかどうかを判断する最も効果的な機械学習アルゴリズムであることが示されている。 追加の機械学習アルゴリズムの心臓疾患予測への応用について、さらなる研究を行うことは有益である。

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