Predictive Modelling of Glycated Hemoglobin Levels Using Machine Learning Regressors
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a chronic condition characterized by elevated levels of blood glucose, also known as hyperglycemia.Measurement of HbA1c is a widely used blood test that provides an essential tool for monitoring diabetic progression and assessing the effectiveness of diabetes management but this test is usually not conducted until there are some symptoms of diabetes in the patient and sometimes it goes unnoticed for a longer period resulting in the late detection of the disease.This study proposes a novel approach to HbA1c Prediction using machine learning regression algorithms on various features including Age, BMI, and hematological parameters.This study also compares the performance of ten machine learning regressors on the prediction of HbA1c level using performance metrics such as Mean square error, Root mean squared error, Mean absolute error MAE, R square, Adjusted R square, and Minimum Absolute Percentage Error.Result: Linear regression was found as the best performer with an R square and adjusted R square value of 1.00, Mean square error, Root mean squared error, Mean absolute error, and Minimum Absolute Percentage Error of 0.00.A higher HbA1c Level predicted using this method should go for actual HbA1c testing for confirmation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».