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摘要帕金森氏病（PD）是一种进行性神经退行性疾病，影响了全球数百万。早期诊断对于管理病情和改善患者预后至关重要。这项研究研究了基于各种生物医学特征的机器学习算法检测帕金森氏病的使用。使用多种分类算法进行了比较分析，包括AdaboostClassifier，渐变BoostingClassifier，Kneighborclassifier，LGBMClassifier和随机森林分类器，以识别预测性结果中的模式。其中，Kneighborclassifier的精度最高为95％。这项研究进一步比较了整个算法的精度，回忆和F1评分，强调了在帕金森氏病检测中临床应用中机器学习的潜力。此外，该研究强调了探索先进的深度学习技术以提高预测准确性的重要性。
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