Unravelling Parkinson’s Disease Prediction: An Evaluation of Feature Selection Techniques with a Focus on PCA and KNN Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease is a brain condition that causes involuntary or uncontrolled movements, including tremors, rigidity, and problems with balance and coordination.People of various racial and cultural backgrounds are affected by Parkinson's disease.Early diagnosis of Parkinson's disease is essential to slow neurodegeneration, making the disease's prognosis even more important.This paper explores the prediction of Parkinson's disease utilizing various feature selection techniques and combinations of classifiers.Four distinct feature selection techniques: variance threshold, information gain, chi-square, and principal component analysis (PCA) are utilized in this research.We have adopted Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, Gaussian Naive Bayes, XGBoost, and AdaBoost classification techniques to predict Parkinson's disease.For the experimental evaluation, we have used the UCI machine learning Parkinson's speech recording signal dataset.The combination of PCA and KNN for correlation distance function provides 92.10% accuracy which is superior performance compared to other combinations of feature selection techniques and machine learning classifiers.In the future, if AI-based predictive models of Parkinson's disease can be developed, healthcare professionals will benefit from reducing neurodegeneration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle