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预测患有糖尿病或有患糖尿病风险的加拿大人的抑郁症：横断面机器学习分析
摘要 — 抑郁症在糖尿病高危人群或糖尿病患者中常常被忽视，这给初级保健临床医生带来了巨大挑战。尽管大型语言模型和其他基础模型方法引起了广泛关注，但我们系统地比较了六种成熟的机器学习算法 - 逻辑回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost、朴素贝叶斯和人工神经网络 - 因为它们在日常临床环境中具有可靠性、可解释性和可行性而被选中。通过在现实约束下对它们的性能进行基准测试，我们确定了与糖尿病护理中抑郁风险相关的关键因素，包括患者性别、年龄、骨关节炎、糖化血红蛋白和体重指数。虽然不完整的人口统计信息和潜在的标签偏差限制了预测能力，但我们的结果表明，多种临床特征可能有助于确定高风险患者。它们还表明需要纵向随访和更丰富的临床数据来提高模型准确性。作为临床医生和数据科学家的实用基准，这项工作表明基于机器学习的风险分层可以改善抑郁症的早期发现，并为糖尿病人群提供有针对性的干预措施。
使用优化增强算法实现脑卒中早期检测的可解释和可解读模型
摘要：背景/目标：中风是全球突出的健康问题，造成大量死亡和衰弱。当脑血流受损时，就会发生中风，导致不可逆的脑细胞损伤或死亡。利用机器学习的力量，本文提出了一种基于一系列综合因素预测中风患者生存率的系统方法。这些因素包括人口统计属性、病史、生活方式因素和生理指标。方法：提出了一种有效的随机抽样方法来处理高度偏差的中风数据。使用优化的增强机器学习算法进行中风预测，并利用 LIME 和 SHAP 的可解释 AI 提供支持。这使模型能够辨别复杂的数据模式并建立所选特征与患者生存之间的相关性。结果：研究了三种增强算法在中风预测中的性能，包括梯度增强 (GB)、AdaBoost (ADB) 和 XGBoost (XGB)，其中 XGB 总体上取得了最佳结果，训练准确率为 96.97%，测试准确率为 92.13%。结论：通过这种方法，该研究旨在发现可行的见解，以指导医疗从业者为中风患者制定个性化的治疗策略。
预测患有糖尿病或有患糖尿病风险的加拿大人的抑郁症：横断面机器学习分析
摘要 — 抑郁症在糖尿病高危人群或糖尿病患者中常常被忽视，这给初级保健临床医生带来了巨大挑战。尽管大型语言模型和其他基础模型方法引起了广泛关注，但我们系统地比较了六种成熟的机器学习算法 - 逻辑回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost、朴素贝叶斯和人工神经网络 - 因为它们在日常临床环境中具有可靠性、可解释性和可行性而被选中。通过在现实约束下对其性能进行基准测试，我们确定了与糖尿病护理中抑郁风险相关的关键因素，包括患者性别、年龄、骨关节炎、糖化血红蛋白和体重指数。尽管不完整的人口统计信息和潜在的标签偏差限制了预测能力，但我们的结果表明，多种临床特征仍然可以帮助确定高风险患者。它们还表明需要纵向随访和更丰富的临床数据来提高模型准确性。作为临床医生和数据科学家的实用基准，这项工作表明基于机器学习的风险分层可以改善抑郁症的早期发现，并为糖尿病人群提供有针对性的干预措施。
使用机器学习算法的大学生的压力检测
[5]本文提出了使用可穿戴生理和运动传感器记录的多模式数据集对个体进行压力检测的不同机器学习和深度学习技术，这可以防止某人摆脱各种与压力相关的健康问题。传感器模态的数据，例如三轴加速度（ACC），心电图（ECG），血量脉冲（BVP），体温（临时），呼吸（severmotication（EMG）和电diperotication（EMG）和电dially-mal活性（EDA），在三个生理条件下，在三个生理条件下 - 娱乐状态，中性状态和压力状态，均为weSAD。通过使用机器学习技术（如K-Nearest邻居，线性判别分析，随机森林，决策树，Adaboost和Ker- Nel支持向量机器）评估了三级（娱乐与基线与压力）和二进制（压力与无压力）分类的精度。此外，还为这些三级和二元分类引入了简单的深度学习人工神经网络。在研究期间，通过使用机器学习技术，对于三类和二元分类问题，分别达到了高达81.65个百分比和93.2个百分点的准确性，并且通过深度学习，实现的准确性分别为84.3个百分比和95.21个百分比。
新型香豆素-6-磺胺胺 - chalcone杂种作为谷胱甘肽转移酶P1-1抑制剂
非接触式伤害在职业足球运动员中普遍存在。然而，关于此主题的大多数研究都是回顾性的，仅着眼于全球局势系统（GPS）指标和伤害发生之间的统计相关性，忽视了伤害的多因素性质。这项研究介绍了使用机器学习，利用GPS数据和特定于玩家的参数的自动伤害识别和预测方法。分析了来自葡萄牙第一分区团队的34名男性专业球员的样本，将弹射器接收器的GPS数据与机器学习模型的描述性变量结合在一起 - 支持向量机（SVMS），Feedforward神经网络（FNNS），以及适应性增强（Adaboost），以预测受伤。这些模型，尤其是具有成本敏感学习的SVM，在检测伤害事件，达到71.43％的敏感性，74.19％的特异性和总体准确性74.22％方面表现出很高的精度。关键预测因素包括玩家的位置，会话类型，播放器负载，速度和加速度。开发的模型以其平衡的灵敏度和特异性，无大量手动数据收集的效率以及预测短时间伤害的能力而着称。这些进步将有助于教练人员确定高风险的球员，优化团队绩效并降低康复成本。
区块链交易中的异常检测
本研究调查了机器学习模型在开放式元视频中的区块链交易中的异常检测和欺诈分析的应用，这是虚拟空间中数字交易的日益增长的复杂性。Utilizing a dataset of 78,600 transactions that reflect a broad spectrum of user behaviors and transaction types, we evaluated the efficacy of several predictive models, including RandomForest, LinearRegression, SVR, DecisionTree, KNeighbors, GradientBoosting, AdaBoost, Bagging, XGB, and LightGBM, based on their Mean Cross-Validation Mean Squared Error (Mean CV MSE）。我们的分析表明，集合方法，尤其是Random Forest和Bagging，表现出卓越的性能，平均CV MSE分别为-0.00445和-0.00415，从而在复杂的交易数据集中突出了它们的稳健性。相比之下，线性回归和SVR是最不可能的，平均CV MSE为-224.67和-468.57，表明与数据集特性存在潜在的未对准。这项研究强调了在开放式元元中选择适当的机器学习策略的重要性，从而表明了对高级，适应性的方法的需求。这些发现对金融技术领域产生了重大贡献，尤其是在增强虚拟经济体系内的安全性和完整性方面，并倡导在区块链环境中采用细微差别的异常检测和欺诈分析方法。
对机器学习和深度...
可以削弱个人使用准确信息做出明智决定的能力，假新闻可能会以多种方式影响我们的生活。例如，经验证据表明，传播医疗保健谣言可能会使现有的大流行病恶化。同样，虚假的财务信息可能会误导投资者做出不良的投资决策并遭受资本损失。此外，捏造的科学主张可能会误导决策者，从而导致可能带来长期后果的不良选择。作为另一种常见的每日现象，欺骗性的产品评论可能会吸引客户进行不必要的购买。因此，确定虚假新闻的有效机制将是对其进行对抗的第一步，以减轻其社会和经济影响，并为数字时代的信息完整性提供急需的保障。Dozens of studies have used the following machine learning algorithms to detect fake news: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Passive-Aggressive Classifier (PAC), Stochastic Gradient Descent (SGD), Random Forest (RF), Naïve Bayes (NB), decision tree (DT), XGBoost (XGB), AdaBoost (AB), Gradient Boosting （GB）和K-Nearest邻居（KNN）。此外，过去的研究还使用了深度学习算法，例如BERT，长期记忆（LSTM），
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
构建利用多脑区 GLCM 特征和机器学习技术的精神分裂症识别方法
摘要：准确诊断精神分裂症是一种复杂的精神疾病，对于有效管理治疗过程和方法至关重要。各种类型的磁共振 (MR) 图像都有可能作为精神分裂症的生物标志物。本研究旨在通过结构 MR 图像对精神分裂症患者和健康对照者大脑双侧杏仁核、尾状核、苍白球、壳核和丘脑区域可能出现的纹理特征差异进行数值分析。为此，使用机器学习方法对从右脑、左脑和双侧大脑的五个区域获得的灰度共生矩阵 (GLCM) 特征进行分类。此外，还分析了这些特征在哪个半球更具特色，以及 Adaboost、Gradient Boost、eXtreme Gradient Boosting、随机森林、k-Nearest Neighbors、线性判别分析 (LDA) 和朴素贝叶斯中的哪种方法具有更高的分类成功率。检查结果显示，左半球这五个区域的 GLCM 特征在精神分裂症患者中的分类性能优于健康人。使用 LDA 算法，在健康和精神分裂症患者中，分类成功率为 100% AUC、94.4% 准确率、92.31% 灵敏度、100% 特异性和 91.9% F1 得分。因此，这表明五个预定区域而不是整个大脑的纹理特征是识别精神分裂症的重要指标。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。