ECO-AMLP：使用增强类离群值与自动多层感知机的糖尿病预测决策支持系统
机器学习
2017-06-27 v1
摘要
随着先进数据分析技术的发展，致力于为疾病预测提供更准确决策支持系统的努力正在增加。世界卫生组织（WHO）的调查表明，每年糖尿病患者及相关死亡人数大幅增加。糖尿病的早期诊断是研究人员和从业者关注的主要问题。本文提出了一种自动多层感知机（Automatic Multilayer Perceptron）的应用，将其与基于距离算法的增强类离群值检测（Enhanced Class Outlier Detection）方法相结合，构建了一个名为增强类离群值与自动多层感知机（ECO-AMLP）的预测框架。在公开的 Pima 印第安人糖尿病数据集上进行了一系列实验，将 ECO-AMLP 与其他单一分类器以及基于集成的方法进行了比较。与其他预处理和分类技术相比，我们框架中使用的离群值技术给出了更好的结果。最后，将其与文献中报道的用于 PIDD 糖尿病预测的其他 SOTA 方法进行了比较，达到了 88.7% 的准确率，优于所有其他已报道的研究。
引用
@article{arxiv.1706.07679,
title = {ECO-AMLP: A Decision Support System using an Enhanced Class Outlier with Automatic Multilayer Perceptron for Diabetes Prediction},
author = {Maham Jahangir and Hammad Afzal and Mehreen Ahmed and Khawar Khurshid and Raheel Nawaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.07679},
year = {2017}
}