A Novel Cluster And Rank Based Method For Prediction Of Heart Diseases
Lingua: inglese
Editore: ARY Publisher, 2023
- Brossura
- Usato
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Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Heart disease is a leading cause of death worldwide, and early prediction is crucial for effective prevention and management. A novel cluster and rank-based method for prediction of heart disease involves using machine learning algorithms to cluster patients based on similar risk factors and rank them based on their likelihood of developing cardiovascular disease. This method utilizes feature selection techniques to identify the most important risk factors and uses a classification model to predict the risk of heart disease based on these factors. The accuracy of the model is evaluated using metrics such as sensitivity, specificity, and AUC. This approach has several advantages, including improved accuracy in predicting heart disease risk, the ability to identify subgroups of patients with similar risk profiles, and the potential to integrate data from electronic health records and other sources.
Codice articolo 41574305/1
- Titolo
- A Novel Cluster And Rank Based Method For Prediction Of Heart Diseases
- Autore
- K. Aravinthan
- Editore
- ARY Publisher
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Hervorragend
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3895366005
- ISBN 13
- 9783895366000
- Cataloghi dei venditori
- Bücher
Le malattie cardiache sono una delle principali cause di morte in tutto il mondo e la previsione precoce è fondamentale per una prevenzione e una gestione efficaci. Un nuovo cluster e un metodo basato sui ranghi per la previsione delle malattie cardiache prevede l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per raggruppare i pazienti in base a fattori di rischio simili e classificarli in base alla loro probabilità di sviluppare malattie cardiovascolari.
Questo metodo utilizza tecniche di selezione delle funzionalità per identificare i fattori di rischio più importanti e utilizza un modello di classificazione per prevedere il rischio di malattie cardiache sulla base di questi fattori. L'accuratezza del modello viene valutata utilizzando metriche come sensibilità, specificità e AUC.
Questo approccio presenta diversi vantaggi, tra cui una maggiore precisione nella previsione del rischio di malattie cardiache, la capacità di identificare sottogruppi di pazienti con profili di rischio simili e la possibilità di integrare i dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche e altre fonti.
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