A Framework for Blended Sub Feature Engineering for Chronic Disease Prediction Using in-Memory Computing
Notice bibliographique
Résumé
Chronic diseases are among the most frequent major health concerns.Early detection of chronic illnesses can help to avoid or lessen their repercussions, potentially lowering death rates.It's an innovative technique to use machine learning algorithms to identify dangerous variables.The problem with existing feature selection procedures is that each method gives a unique collection of features that influence model validity, and current methods are incapable of performing effectively on large multidimensional datasets.We would want to present a novel model that uses a feature selection strategy to choose ideal features from large multidimensional data sets to deliver credible forecasts of chronic diseases while preserving the uniqueness of the data.To assure the success of our proposed model, we used balanced classes by applying hybrid balanced class sampling methods to the original dataset, as well as methods to provide valid data for the training model, characterization and data conversion are required.Our model was run and assessed on datasets with binary and multi-valued classifications.We utilized a variety of datasets (Parkinson's disease, arrhythmia, breast cancer, kidney disease, and diabetes).To select suitable features, the hybrid feature model is used, which includes six ensemble models and involves voting on attributes.The accuracy of the original dataset before applying the framework is recorded and compared to the accuracy of the reduced set of characteristics.The findings are given individually to allow for comparisons.We can conclude from the results that our proposed model performed best on multi-valued class datasets rather than binary class characteristics.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».