从构想到部署：基于机器学习与性能评估的智能化卒中预测框架
机器学习
2023-04-04 v1 人工智能
摘要
卒中是全球第二大死因。机器学习分类算法已被广泛用于卒中预测。然而，这些算法使用不同的数据集和评估指标进行了评估。此外，目前尚无用于卒中数据分析的综合框架。本文基于对文献中机器学习预测算法的批判性考察，提出了一个智能化的卒中预测框架。为进行客观比较，我们在统一设置下评估了五种最常用的卒中预测机器学习算法。对比分析和数值结果表明，随机森林（Random Forest）算法最适合卒中预测。
引用
@article{arxiv.2304.00249,
title = {From Conception to Deployment: Intelligent Stroke Prediction Framework using Machine Learning and Performance Evaluation},
author = {Leila Ismail and Huned Materwala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00249},
year = {2023}
}
备注
Proceedings of IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent Systems, 2022