A Machine Learning Approach for the Classification of Lower Back Pain in the Human Body
Notice bibliographique
Résumé
The 21st century has been witnessing a high growth in technology in every field including the medical sector. Dynamic systems have been designed and implied for better and accurate diagnosis of a large variety of ailments; but, the growing number of patients makes it difficult to provide proper medical attention in time. To overcome this difficulty, Intelligent Systems techniques can be employed in the medical sector and help us overcome the huge difference in the ratio of doctors versus patients; along with reducing the examination and waiting time for the patients. Among all the variety of ailments prevailing in today's world, "Lower Back Pain" has emerged as one of the most prevailing ailments which includes around 80% of the total population once in lifetime, making it to one of the prior concerns of medical sector. To act effectively onto it, many conventional methods have been used to diagnose lower back pain. This study aims to design a non-Conventional technique to classify Lower back pain either Normal or Abnormal using Machine Learning techniques such as Na ve Bayes, Support Vector Machines, Decision Trees, Gradient Boosted Trees, Fast Large Margin, K Nearest Neighbor, Multilayer Perceptron, Random Forest, and Artificial Neural Networks. This research focuses upon the implementation of the above-mentioned techniques for the proper classification of Spine Dataset and for determining the best technique in terms of Accuracy, Precision, Sensitivity, Specificity, F-measure and Area under Curve.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».