Improvement of data classification Pertaining to heart diseases
Herzkrankheiten stellen weltweit ein großes Problem für die öffentliche Gesundheit dar, und eine rechtzeitige und genaue Diagnose ist entscheidend für eine wirksame Behandlung. Datenklassifizierungsverfahren wurden bereits ausgiebig eingesetzt, um potenzielle Herzkrankheitspatienten anhand verschiedener medizinischer Datenmerkmale wie Alter, Blutdruck, Cholesterinspiegel und Familienanamnese zu identifizieren. Die Leistung dieser Klassifizierungsalgorithmen hängt jedoch weitgehend von der Auswahl geeigneter Merkmale und der Abstimmung der Algorithmusparameter ab.
Hybride Optimierungstechniken bieten eine vielversprechende Lösung zur Verbesserung der Leistung von Klassifizierungsmodellen für Herzkrankheiten. Diese Techniken kombinieren die Vorteile mehrerer Optimierungsalgorithmen, wie genetische Algorithmen, Partikelschwarmoptimierung und simuliertes Glühen, um ihre individuellen Einschränkungen zu überwinden und optimale Ergebnisse zu erzielen.
Die hybride Optimierungstechnik kann zur Optimierung der Merkmalsauswahl und der Abstimmung der Hyperparameter eingesetzt werden, was zu einer verbesserten Klassifizierungsgenauigkeit und einer geringeren Rechenzeit führt. Darüber hinaus können hybride Optimierungstechniken komplexe Datenverteilungen handhaben, was besonders bei der Diagnose von Herzkrankheiten von Bedeutung ist, bei denen die Datenmuster stark nichtlinear sein können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung hybrider Optimierungsverfahren die Genauigkeit von Modellen zur Klassifizierung von Herzkrankheiten erheblich verbessern kann, was sie bei der Identifizierung potenzieller Patienten und der rechtzeitigen Einleitung medizinischer Maßnahmen effektiver macht.
| ISBN: | 9787571745547 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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