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J-GLOBAL ID：202102248183117935   整理番号：21A0445721

ビッグデータツールと機械学習アプローチを用いた糖尿病予測【JST・京大機械翻訳】

Diabetes prediction by using Big Data Tool and Machine Learning Approaches

著者 (4件)： Swarna Srinivasa Rao (Tata Consultancy Services,Edison,NJ) ,  Boyapati Sumati (IRIS Software, INC,Edision,NJ) ,  Dixit Pooja (Bundelkhand University,Jhansi,UP) ,  Agrawal Rashmi (Manav Rachna International Institute of Research and Studies,Faculty of Computer Application)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISS  ページ： 750-755  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常生活における大きなデータの使用は,健康管理,ソーシャルネットワーク,バンキングシステムへの参入,センサとスマートデバイスの使用から増加し,大量のデータをもたらす。その理由で,最適化形式のデータを扱うモデルとデバイスを開発する必要がある。本論文では,Naive Bayes,KNNアルゴリズム,ランダムフォレスト,ロジスティック回帰のような様々な機械学習アルゴリズムの助けを借りて,データセットからの糖尿病述語を行った。本論文の主な目的は,大きなデータツールと機械学習モデルの助けを借りて糖尿病疾患を観察することである。これを行うために,著者はいくつかのマトリックスの助けを借りてより正確なモデルを選択することができる。本論文では,4つの機械学習モデルを用いて糖尿病疾患を予測し,次にそれらのパフォーマンスを比較した。機械学習は,リスク検出,診断,分類,および予測のような様々なタスクを実行するのを助ける,古いバイオ統計的方法より,より柔軟でスケーラビリティを提供する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *糖尿病 ,  統計的方法 ,  健康管理 ,  センサ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 述語 ,  ロジスティック回帰分析 ,  社会的ネットワーク ,  ランダムフォレスト ,  *ビッグデータ ,  スマートデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  糖尿病 ,  予測