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J-GLOBAL ID：202202259116764090   整理番号：22A0889930

ナイーブBayes分類器,ロジスティック回帰モデル,種々の分類および回帰機械学習技法による危険因子予測【JST・京大機械翻訳】

Risk Factor Prediction by Naive Bayes Classifier, Logistic Regression Models, Various Classification and Regression Machine Learning Techniques

著者 (2件)： Kannan K. (Department of Mathematics, Srinivasa Ramanujan Centre, SASTRA Deemed to be University, Kumbakonam, Tamil Nadu, India) ,  Menaga A. (Department of Computer Science and Engineering, Srinivasa Ramanujan Centre, SASTRA Deemed to be University, Kumbakonam, Tamil Nadu, India)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences, India. Section B. Biological Sciences  (Proceedings of the National Academy of Sciences, India. Section B. Biological Sciences)
巻： 92  号： 1  ページ： 63-79  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1376A  ISSN： 0369-8211  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心血管疾患(CVD)は世界的に主要な死因と考えられている。世界保健機構として,心血管疾患(CVD)は,インドと同様に世界的に死亡率の主な原因である。インドにおける全死亡のおよそ26%は,主に心臓病と糖尿病に参照される非伝染性疾患により発生する。したがって,患者のリスクの予測は,同じ影響を受ける。既存の研究は,Vaishnavi Clinical Laboratory,Vignesh Clinical Laboratory,Keerthi X線,KumbakonamのKarthik研究所,Tamil Nadu(インド)から得られたデータセットに基づくリスク因子-Iのリアルタイム予測の研究を試みる。本研究では,性別,血液ヘモグロビン,糖絶食,糖pp,血中尿素,血清クレアチニン,総コレステロール,H.D.Lコレステロール,L.D.Lコレステロール,V.L.D.Lコレステロール,トリグリセリドおよび危険因子Iの影響について評価した。ロジスティック回帰モデルを作成し,精度を得た。LDA,CART,KNN,SVMおよびランダムフォレストのような分類技術を作成し,精度測度を比較した。危険因子の予測のための決定木も提示した。Copyright The National Academy of Sciences, India 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リスク ,  トリグリセリド ,  ヘモグロビン ,  死 ,  死亡率 ,  絶食 ,  糖尿病 ,  心臓病 ,  *危険因子 ,  *機械学習 ,  死因 ,  ウレア化合物 ,  ステロール ,  脂環式アルコール
準シソーラス用語： 総コレステロール値 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： LDA ,  ナイーブBayes分類器 ,  CART ,  SVM ,  KNN ,  ランダムフォレスト

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

物質索引 (2件)： 尿素 ,  コレステロール

タイトルに関連する用語 (7件)： Bayes分類器 ,  ロジスティック回帰モデル ,  分類 ,  機械学習 ,  技法 ,  危険因子 ,  予測