Machine Learning to identify factors that affect Human Systolic Blood Pressure
Notice bibliographique
Résumé
This paper employs different machine learning algorithms to perform a regression study to predict systolic blood pressure (SBP) levels. We used blood pressure dataset of Dr. Raymond Lam, GlaxoSmithKline, Toronto, Ontario, Canada in this study. There are 500 patients in the dataset, 250 have normal blood pressure level and the other 250 have hypertension. There are 500 predictors in the dataset. 17 predictors are patients' non-genomic information and the rest are 483 genetic markers. In this paper, we have selected only the following 13 factors as predictors in this study to reduce the complexity of the problem. The predictors included in this study are 'gender', 'married', 'smoke', 'exercise level', 'age', 'weight', 'height', 'alcohol consumption', 'treatment for hypertension', 'stress level', 'salt intake level', 'income' and 'education level'. The regression model that gave the lowest root mean square error in SBP of 25.68 for the 13 predictors is Gaussian Process Regression using the squared exponential function in the regression model. Although the RMS value was quite high, it was sufficient to draw some conclusions and identify the factors that do affect the SBP level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».