Exploratory Analysis of Heart Attack and Breast Cancer Early Stage Prediction
Notice bibliographique
Résumé
This paper involves the development of a web based platform with an integrated machine learning algorithm to address problems pertaining to heart disease and breast cancer. It enables users to select either the heart attack or breast cancer datasets and use machine learning models such as Logistic Regression, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest and XG Boost. The website provides basic information about the datasets such as the total number of records in a dataset, number of classes in a dataset, and also allows users to generate graphs for better visualization of the data. The evaluation of the performance of each of the models is based on various metrics such as accuracy, F1 score, precision, recall and mean squared error. This way it is possible to assess the performance of the models in relation to each of the available data sets which makes it easy for users to pick the most effective model. There are also inputs for the users which would be their health indicators like age, sex, level of cholesterol, heart rate among others. Using these values as well as the picked model, the website estimates the possibility of the user developing heart disease or breast cancer. Apart from predicting health risks, there is an emphasis on the evaluation of health risks by different machine learning models and thus assists users in finding the most accurate prediction model regarding their healthcare problems. Overall, the website provides both predictive healthcare insights and a deeper understanding of how various algorithms perform in real-world scenarios.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».