Unravelling Parkinson’s Disease Prediction: An Evaluation of Feature Selection Techniques with a Focus on PCA and KNN Performance
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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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».