Survival Prediction of Heart Failure Patients using Stacked Ensemble Machine Learning Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is the leading cause of global death from chronic diseases. Data mining using machine learning (ML) converts massive volumes of raw data created by healthcare institutions into meaningful information that can aid in making predictions and crucial decisions. After an HF, collecting and analyzing follow-up data from patients is critical to monitor their health recovery. The aim of this study is to use ML and predict the survival possibility of patients after HF based on the follow-up data. Three supervised classifiers i.e., Random Forest (RF), XGBoost (XGB), and Decision Tree (DT) have been used in our study. Moreover, we proposed to design a supervised stacked ensemble learning model that can achieve a prediction accuracy, precision, recall, and F1 score of 99.98%, 100%, 99.98%, and 99.98%, respectively. The ensemble structure has three base learners (DT, RF & XGB) and one meta learner (RF). The integration of multiple algorithms boosted the prediction performance, which is a significant improvement from the other contemporary studies. Our results demonstrate that Ensemble ML can be a powerful intervention tool to predict accurately, beforehand, the recovery status of a chronic HF patient and prevent potential fatalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».