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摘要 — 中风是脑血管的一种严重神经缺陷，当部分脑部血液供应不足或停止使脑细胞缺氧时就会发生。它会导致各种形式的身体失衡。它是全世界导致疾病和死亡的主要原因之一。20-25% 的中风幸存者有严重的损伤，这与死亡风险增加有关。及早识别众多中风警告信号可以预防中风。在本研究中，我们开发了一种基于集成学习的机器学习架构，能够分析中风患者数据集并准确预测和识别中风特征。首先，收集中风数据集，然后使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 来平衡它。然后，我们实施了几种机器学习技术，例如决策树、朴素贝叶斯、K 最近邻、随机森林、极端梯度提升、多层感知器、Ada Boost 和我们提出的集成框架。在优化超参数后，我们提出的框架在所有机器学习分类器中表现出最高的准确率 (99.90%)。我们使用机器学习 (信息增益、相关性和缓解 F) 和统计特征选择技术将年龄、BMI、平均血糖水平、心脏病确定为重要的中风指标。使用 SHapley Additive exExplanations (SHAP) 方法来确定每个属性对模型结果的影响。我们相信我们提出的框架可以帮助医生和临床医生开处方并尽早发现潜在的中风。
可解释的早期机器学习框架......
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