Advanced Machine Learning Approaches for Heart DiseasePrediction and Prevention with Comparative Analysis ofClassification Algorithms
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: نخستین کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و چشم انداز آینده آن در علوم مهندسی برق ، کامپیوتر ، مکانیک و مخابرات
- کد COI اختصاصی: ICCPM01_013
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 276
نویسندگان
School of Mathematics and Computer Science, Iran University of Science and Technology
School of Mathematics and Computer Science, Iran University of Science and Technology
چکیده
Technology has been used more and more in recent years to help avoid awide range of illnesses. Heart problems are among the deadliest of them,resulting from a variety of causative variables. However, the start ofcardiac disease can be predicted and prevented with the appropriateknowledge and methods. In this work, we conduct a thoroughinvestigation of methods designed to categorize cardiac disease using adataset assembled in ۱۹۸۸. We use a variety of machine learningalgorithms, such as decision trees, naïve Bayes, logistic regression,random forests, support vector machines, extreme gradient boost, and knearestneighbors, to do this. We determine the individual performancesof these algorithms and determine which ones perform best by rigorouslyevaluating them. Additionally, we explore relevant debates regardingthese algorithms' operational preparedness for practical use. Our goal indoing this research is to make a small but meaningful contribution to thecurrent attempts to use technology to prevent heart disease and otherpreventive healthcare initiatives. Our results provide insight into thepractical factors necessary for the use of machine learning techniques inclinical settings, in addition to illuminating the effectiveness of differentapproaches in disease classification.کلیدواژه ها
Illness Classification; Artificial Intelligence; Practical MachineLearningمقالات مرتبط جدید
- ترکیب شبکه های کانولوشنی و ترنسفورمرها برای طبقه بندی مقاوم بیماری های قلبی: یک مرور جامع
- نقش میانجی قابلیت های مهندسی مجدد زنجیره تامین بر رابطه مدیریت ریسک و چابکی زنجیره تامین
- چهارچوبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به منظور بهینه سازی شبکه های LSTM در یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی پیچیده
- A Probabilistic Solution Discovery Algorithm for detour-to-recharge behavior in the green vehicle routing problem under pollution control policies
- Predicting Heart Health with Advanced Neural Networks
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.