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J-GLOBAL ID：202102277440500260   整理番号：21A0539677

アンサンブル学習に基づく心臓病予測アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Heart Disease Prediction Algorithm Based on Ensemble Learning

著者 (4件)： Yuan Ke (Henan University, International Joint Research Laboratory for Cooperative Vehicular Networks of Henan,School of Computer and Information Engineering) ,  Yang Longwei (Henan University,School of Computer and Information Engineering) ,  Huang Yabing (Henan University,School of Computer and Information Engineering) ,  Li Zheng (Henan University,School of Computer and Information Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DSA  ページ： 293-298  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： 今日,心臓病は,ヒト死亡の重要な原因の1つである。統計によると,心臓病による死亡は,世界のすべての死亡の約1/3を占める。さらなる研究により,心臓疾患を予測する機械学習の使用は,心臓病を予防し,治療する必須の方法になっている。近年,ビッグデータ分析に基づく機械学習は様々なソフトウェアアプリケーションで広く用いられているが,疾患予測では大規模に利用されていない。本論文では,心臓疾患予測における機械学習の精度を改善するために,アンサンブル学習に基づくロジスティック回帰(HGBDTLR)によるハイブリッド勾配ブースティングディシジョンツリーという新しいアルゴリズムを提案した。実際の結果は,HGBDTLRアルゴリズムの予測精度が,Cレベルおよび心臓疾患データセットにおいて91.8%に達することができることを証明した。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 ,  死 ,  ヒト ,  *心臓病 ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  機械学習
準シソーラス用語： *アンサンブル学習 ,  ロジスティック回帰分析 ,  予測精度 ,  *予測アルゴリズム ,  ビッグデータ , 【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)： アンサンブル学習 ,  心臓病 ,  予測アルゴリズム