Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing stroke disease classification through machine learning models via a novel voting system by feature selection techniques

論文の概要: Enhancing stroke disease classification through machine learning models via a novel voting system by feature selection techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00485v1
Date: Tue, 01 Apr 2025 07:16:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.97744
Title: Enhancing stroke disease classification through machine learning models via a novel voting system by feature selection techniques
Title（参考訳）: 特徴選択法による新しい投票システムによる機械学習モデルによる脳卒中疾患分類の強化
Authors: Mahade Hasan, Farhana Yasmin, Md. Mehedi Hassan, Xue Yu, Soniya Yeasmin, Herat Joshi, Sheikh Mohammed Shariful Islam,
Abstract要約: 心臓病は世界中で致死率と死亡率の主要な原因である。我々は,心臓病の分類を高度化するための特徴選択技術を備えた新しい投票システムを開発した。 XGBoostは、99%の精度、F1スコア、98%のリコール、100%のROC AUCを達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2302586529345994
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Heart disease remains a leading cause of mortality and morbidity worldwide, necessitating the development of accurate and reliable predictive models to facilitate early detection and intervention. While state of the art work has focused on various machine learning approaches for predicting heart disease, but they could not able to achieve remarkable accuracy. In response to this need, we applied nine machine learning algorithms XGBoost, logistic regression, decision tree, random forest, k-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), gaussian na\"ive bayes (NB gaussian), adaptive boosting, and linear regression to predict heart disease based on a range of physiological indicators. Our approach involved feature selection techniques to identify the most relevant predictors, aimed at refining the models to enhance both performance and interpretability. The models were trained, incorporating processes such as grid search hyperparameter tuning, and cross-validation to minimize overfitting. Additionally, we have developed a novel voting system with feature selection techniques to advance heart disease classification. Furthermore, we have evaluated the models using key performance metrics including accuracy, precision, recall, F1-score, and the area under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC). Among the models, XGBoost demonstrated exceptional performance, achieving 99% accuracy, precision, F1-Score, 98% recall, and 100% ROC AUC. This study offers a promising approach to early heart disease diagnosis and preventive healthcare.
Abstract（参考訳）: 心臓病は、早期発見と介入を促進するために、正確で信頼性の高い予測モデルの開発を必要としている。最先端の研究は、心臓病を予測するためのさまざまな機械学習アプローチに焦点を当ててきたが、彼らは驚くほどの精度を達成できなかった。このニーズに応えるため,9つの機械学習アルゴリズムXGBoost,ロジスティック回帰,決定木,ランダムフォレスト,KNN,サポートベクターマシン(SVM),ガウス的ナシブベイズ(NBgaussian),適応的ブースティング,リニア回帰を応用し,生理的指標に基づいて心疾患を予測する。提案手法は,性能と解釈可能性の両方を高めるためにモデルを改良することを目的とした,最も関連性の高い予測器を特定する機能選択技術である。モデルはトレーニングされ、グリッドサーチハイパーパラメータチューニングや、オーバーフィッティングを最小限に抑えるクロスバリデーションなどのプロセスが組み込まれた。さらに, 心疾患の分類を高度化するために, 特徴選択技術を用いた新しい投票システムを開発した。さらに,精度,精度,リコール,F1スコア,レシーバ動作特性曲線(ROC AUC)の領域など,主要な性能指標を用いて評価を行った。 XGBoostは99%の精度、F1スコア、98%のリコール、100%のROC AUCを達成した。本研究は、早期心疾患の診断と予防医療に対する有望なアプローチを提供する。

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