Analysis for Predicting Respiratory Diseases from Air Quality Attributes Using Recurrent Neural Networks and Other Deep Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this investigation is to establish a clear correlation between air quality and the prevalence of respiratory conditions, this is done by employing deep learning (DL) methodologies.RNN was compared against alternative methods such as GNN, CNN, feed-forward technique (DL), k-nearest neighbours, linear regression, decision tree, and neural network.Performance evaluations were conducted employing an Octuple crossvalidation approach, with the root mean square error (RMSE) employed to perform comparative analysis.RMSE serves as the primary metric for evaluating regression models, additional criteria for model comparison include computational efficiency, scalability, assessing model performance with larger datasets; and generalization to new data.While RMSE's simplicity and sensitivity to large errors are strengths, limitations include sensitivity to outliers and overlooking distributional differences.The data was collected on two major features, the first being the Air quality dataset which contained various gases present in the atmosphere that affect the air quality, and the second being the hospital patient dataset which indicates the number of people suffering from respiratory diseases due to the air quality.The study acknowledges the superior performance of the Recurrent Neural Network (RNN) model but suggests the need for new learning methods handling small datasets and explores efficient, scalable approaches like distributed and federated learning.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».