論文の概要: Randomized-Grid Search for Hyperparameter Tuning in Decision Tree Model to Improve Performance of Cardiovascular Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18234v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 11:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:02.903036
• Title: Randomized-Grid Search for Hyperparameter Tuning in Decision Tree Model to Improve Performance of Cardiovascular Disease Classification
• Title（参考訳）: 心血管疾患分類の性能向上を目的とした決定木モデルにおけるハイパーパラメータ調整のランダム化グリッド探索
• Authors: Abhay Kumar Pathak, Mrityunjay Chaubey, Manjari Gupta,
• Abstract要約: Support Vector Machine(SVM)、Na"ive Bayes(NB)、Decision Trees(DT)、Random Forests(RF)といった機械学習アルゴリズムを用いた心臓病の分類は、過度な適合によって妨げられることが多い。 グリッド検索は網羅的ではあるが、計算コストが高く、特に高次元データでは非効率である。 Rational-Grid Searchは網羅的ではあるが、特に高次元データでは計算コストが高く非効率である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Cardiovascular disease refers to any critical condition that impacts the heart. Because heart diseases can be life-threatening. Researchers are focusing on designing smart systems to accurately diagnose them based on electronic health data, with the aid of machine learning algorithms. Heart disease classification using machine learning (ML) algorithms such as Support Vector Machine(SVM), Na\"ive Bayes(NB), Decision Trees (DTs) and Random Forests (RFs) are often hindered by overfitting. These ML algorithms need extensive hyperparameter tuning. Random Search offers a faster, and, more efficient exploration of hyperparameter space, but, it may overlook optimal regions. Grid Search, though exhaustive, but, it is computationally expensive and inefficient, particularly with high-dimensional data. To address these limitations, Randomized-Grid Search, a novel hybrid optimization method is proposed that combines the global exploration strengths of Random Search with the focused, and, exhaustive search of Grid Search in the most promising regions. This hybrid approach efficiently balances exploration and exploitation. The proposed model optimizes the hyperparameter for Decision Tree model. The proposed model is applied to UCI heart disease dataset for classification. It enhances model performance, provides improved accuracy, generalization, and computational efficiency. Experimental results demonstrate that Randomized-Grid Search outperforms traditional methods by significant margins. The proposed model provides a more effective solution for machine learning applications in healthcare diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は、心臓に影響を及ぼすあらゆる臨界状態を指す。 心臓病は生命を脅かす可能性があるからである。 研究者たちは、機械学習アルゴリズムの助けを借りて、電子健康データに基づいてそれらを正確に診断するスマートシステムを設計することに注力している。 Support Vector Machine(SVM)、Na\"ive Bayes(NB)、Decision Trees(DT)、Random Forests(RF)といった機械学習アルゴリズムを用いた心臓病の分類は、過度な適合によって妨げられることが多い。 これらのMLアルゴリズムは広範なハイパーパラメータチューニングを必要とする。 ランダムサーチは、より速く、より効率的なハイパーパラメータ空間の探索を提供するが、最適な領域を見落としているかもしれない。 グリッド検索は網羅的ではあるが、計算コストが高く、特に高次元データでは非効率である。 これらの制約に対処するため、Randomized-Grid Searchは、Random Searchのグローバルな探索強度と、最も有望な領域におけるGrid Searchの網羅的検索を組み合わせた、新しいハイブリッド最適化手法を提案する。 このハイブリッドアプローチは、探索と搾取の効率よくバランスをとる。 提案モデルは,決定木モデルのためのハイパーパラメータを最適化する。 本モデルはUCI心疾患データセットの分類に応用される。 モデルの性能を高め、精度、一般化、計算効率を向上させる。 実験の結果,ランダム化グリッドサーチは従来の手法よりも有意なマージンで優れていた。 提案モデルは、医療診断における機械学習アプリケーションに対して、より効果的なソリューションを提供する。

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