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使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
使用
几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad（2021）研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比，表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 （2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。（2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
利用机器学习进行预测维护
[22] Venkata Ramanaiah Chinth，Om Goel，Lalit Kumar博士，“ 5G NR网络的优化技术：KPI改进”，国际创意研究思想杂志（IJCRT），第9卷，第9期，第9期，第9页，第9页，第817-D833页，2021年9月2021年，2021年。可用：http：//www.ijcrt.org/papers/ijcrt2109425.pdf [23] Vishesh Narendra Pamadi，Priya Pandey博士，Om Goel，Om Goel，“优化技术的比较分析”，用于在Key-Value Store中一致读取的优化技术，国际杂志的创造性研究（International Journal Insperion Issess”，IJ IJ（IJ IJ）（IJ）， pp.d797-d813，2021年10月。可用：http：//www.ijcrt.org/papers/ijcrt2110459.pdf [24] Antara，E。F.，Khan，S.，Goel，S.，Goel，O。，“ AWS中的自动监控和故障机制：福利和实施”：福利和实施”，国际计算机科学和计划杂志，计算机科学和编程，第30卷，第3卷，第3卷，第3卷。可用：https：//rjpn.org/ijcspub/viewpaperforall.php?paper=ijcsp21c1005 [25] Pamadi，E。V. N.，“为MapReduce：简化方法设计有效的算法：一种简化方法”Available: https://tijer.org/tijer/viewpaperforall.php?paper=TIJER2107003 [26] Shreyas Mahimkar, Lagan Goel, Dr. Gauri Shanker Kushwaha, "Predictive Analysis of TV Program Viewership Using Random Forest Algorithms", International Journal of Research and Analytical Reviews (IJRAR), Vol.8, Issue 4, pp.309-322，2021年10月。可用：http：//www.ijrar.org/ijrar21d2523.pdf [27]“通过提升和归因模型分析电视广告活动的有效性”，《国际新闻技术与创新研究杂志（2022）。国际计算机科学与生产杂志，12（2），759-771。可用：http：//www.jetir.org/papers/jetir2109555.pdf [28]可用：https：//tijer.org/tijer/viewpaperforall.php?paper=Tijer21060032022 [29] Kanchi，P。，Goel，P。，＆Jain，A。SAP PS PS的实施和零售行业的生产支持：比较分析。从https://rjpn.org/ijcspub/viewpaperforall.php?paper=ijcsp22b1299 [30]（2022）。云中的数据管理：对Azure Cosmos DB的深入研究。国际研究与分析评论杂志，9（2），656-671。 http://www.ijrar.org/viewfull.php?&p_id=ijrar22b3931 [31] Kolli，R。K.，Chhapola，A。，＆Kaushik，S。（2022）。Arista 7280开关：国家数据中心的性能。国际工程研究杂志，9（7），Tijer2207014。https://tijer.org/tijer/papers/tijer2207014.pdf [32]“连续集成和部署：利用Azure Devops来提高效率”，国际新闻技术和创新研究杂志（www.jetir.org）（www.jetir.org），ISSN：234：2349-16-2249，ISSEAD 4.249-16-16-26-16-16-26-26-26-26-26-26-22，ISSEAD 4.69，349-26-16-16-16-16-26-26-26-16-26-16-26-26-22，ISSEAD 4.26-22。 No.I497-I517，4月至2022年，可用：http：//www.jetir.org/papers/jetir2204862.pdf [33] Shreyas Mahimkar，Dr。 Priya Pandey，er。OM GOEL, "Utilizing Machine Learning for Predictive Modelling of TV Viewership Trends", International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), ISSN:2320-2882, Volume.10, Issue 7, pp.f407-f420, July 2022, Available at : http://www.ijcrt.org/papers/IJCRT2207721.pdf [34] "Efficient ETL过程：Apache气流与传统方法”，《国际新兴技术与创新研究杂志》（www.jetir.org），ISSN：2349-5162，vol.9，第8期，第G174-G184页，8月2022年，可用：
医疗政策 - 基因表达谱检测和循环肿瘤 DNA 检测用于预测结肠癌复发（例如 COLOPRINT、COLON PRS、GENEFX、ONCODEFENDER、ONCOTYPE DX 结肠癌测试）
用于预测结肠癌复发的 DNA 检测（例如 Coloprint、Colon PRS、GeneFx、OncoDefender、Oncotype Dx® 结肠癌检测）描述/背景结肠癌根据美国国家癌症研究所的估计，2023 年美国将诊断出超过 153,000 例新的结直肠癌病例，近 53,000 人将死于这种癌症。1 五年生存率估计约为 65%。根据种族和民族、年龄、社会经济地位、保险机会、地理位置和环境暴露，不同亚组分类已发现结直肠癌结果存在差异。例如，在美国，2012 年至 2016 年间，非西班牙裔黑人患者的死亡率最高（发病率为每 100,000 人 45.7 人），分别比非西班牙裔白人和亚裔患者高 20% 和 50%。此外，非西班牙裔黑人患者由于合并症的不平等现象更为严重，接受治疗的机会可能有限。2 结直肠癌被归类为 2 期，即原发肿瘤扩散到或穿过结肠和/或直肠层到达附近组织，但在淋巴结中检测不到（3 期疾病）并且尚未转移到远处部位（4 期疾病）。主要治疗方法是手术切除原发癌和结肠吻合术。手术后，预后良好，5 年生存率为 75% 至 80%。3 Figueredo 等人（2008 年）进行的一项 Cochrane 综述评估了 50 项关于 II 期患者辅助治疗与单独手术的研究，发现化疗对无病生存期有微小但具有统计学意义的绝对益处，但对总体生存期无益。因此，仅对已切除的高危 II 期患者（即具有不良预后特征的患者）推荐使用 5-氟尿嘧啶 (5-FU)、卡培他滨、CAPEOX（卡培他滨和奥沙利铂）或 FOLFOX（5-FU 和奥沙利铂）进行辅助化疗。4
使用... -Ijarcce
I.心血管疾病，包括影响心脏或血管的一系列疾病，通常被称为心脏病。它包括影响心血管系统的各种疾病，冠状动脉疾病是最常见的形式，导致心脏病发作。该机器学习项目的重点是使用视网膜图像分析通过经常性神经网络（RNN）检测心脏问题。视网膜特征与心血管健康之间的潜在联系引发了人们对使用视网膜成像作为诊断工具的兴趣。由于视网膜是具有类似于循环系统的血管结构的神经组织，因此视网膜血管中的异常可能表明心脏问题潜在的心脏问题。视网膜血管结构与心血管系统具有相似性，视网膜血管的微血管变化可以表明全身循环系统问题，包括与心脏有关的情况。复发性神经网络（RNN）是一种人工神经网络，旨在处理顺序数据并随着时间的推移识别模式。与传统的神经网络不同，RNN具有在网络中形成周期的连接，从而使它们可以保留以前输入的记忆。本研究旨在通过利用RNN来提高心脏病检测的准确性和效率，RNN特别擅长处理顺序数据。这项研究很重要，因为它提出了一种非侵入性且可能具有成本效益的方法来早期发现心脏病。如果成功，将视网膜图像作为诊断工具可以提供主动评估心血管健康的方法。
增强太阳能的预测分析...
3英国独立研究员4机械工程系，救赎主大学，埃德，伊德，尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的
摘要：糖尿病是关键疾病之一，许多人患有这种疾病。年龄，肥胖，缺乏运动，遗传性糖尿病，生活方式，不良饮食，高血压等。会引起糖尿病。患有糖尿病的人患有诸如心脏病，肾脏疾病，中风，眼睛问题，神经损伤等疾病的风险很高。目前在医院的实践是通过各种测试收集所需的糖尿病诊断信息，并根据诊断提供适当的治疗方法。大数据分析在医疗保健行业中起着重要作用。医疗保健行业有大量数据库。使用大数据分析，可以研究庞大的数据集并找到隐藏的信息，隐藏的模式，从数据中发现知识并相应地预测结果。在现有方法中，分类和预测准确性不是那么高。在本文中，我们提出了一个糖尿病预测模型，以更好地分类糖尿病，其中包括糖尿病的少数外部因素以及葡萄糖，BMI，年龄，胰岛素等常规因素。与现有数据集相比，新数据集可提高分类精度。进一步提出了旨在提高分类准确性的糖尿病预测的管道模型。I.引言医疗部门具有大量数据库。这样的数据库可能包含结构化的，半结构化或非结构化数据。考虑到当前情况，印度等主体国家（DM）已成为一种非常严重的疾病。现有大数据分析是一个过程，该过程分析了巨大的数据集并揭示隐藏的信息，隐藏的模式以从给定数据中发现知识。糖尿病性梅利氏菌（DM）被归类为非传染性疾病（NCB），许多人患有疾病。根据2017年统计数据，约有4.25亿人患有糖尿病。由于糖尿病，每年约有2-5万患者的生命。据说到2045年，这将增加到6.29亿。[1]糖尿病（DM）被分类为称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM）的Astype-1。人体无法产生足够的胰岛素，这种DM背后的原因，因此需要向患者注入胰岛素。类型-2也称为非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM）。当身体细胞无法正确使用胰岛素时，可以看到这种糖尿病的类型。-3型妊娠糖尿病，孕妇的血糖水平升高，未发现糖尿病的糖尿病会导致这种类型的糖尿病。dm具有与之相关的长期并发症。此外，糖尿病患者存在各种健康问题的高风险。一种称为预测分析的技术，结合了各种机器学习算法，数据挖掘技术和统计方法，该方法使用当前和过去的数据来找到知识并预测未来的事件。通过对医疗保健数据进行预测分析，可以做出重大决策并可以做出预测。可以使用机器学习和回归技术进行预测分析。预测分析旨在以最佳的准确性诊断疾病，增强患者护理，优化资源并改善临床结果。[1]机器学习被认为是最重要的人工智能功能之一，支持计算机系统的开发，具有从过去的经验中获取知识而无需每种情况进行编程的能力。机器学习被认为是当今情况的迫切需要，以通过支持最小缺陷来消除人类的努力。
使用机器学习基于地理位置的犯罪数据预测
表5。优化的决策树的性能和验证精度............. 28表6。Classification report of decision tree......................................................29 Table 7.决策树的混乱矩阵................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 29表8。优化的模型参数值和验证精度......................................................................................................................................................................................................................................................... 31
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
本研究介绍了利用深度学习技术的椰子疾病预测系统的发展，以帮助农民识别和管理椰子树中的疾病。本研究的目的是增强早期疾病检测，提高诊断准确性并提供量身定制的营养建议以促进植物健康。系统集成了在患病椰子植物图像数据集上训练的卷积神经网络（CNN）模型，该模型通过用户友好的Web应用程序访问。农民可以上传树木的图像，然后由CNN模型对其进行处理以预测潜在的疾病。该系统还根据检测到的疾病提供肥料建议。结果表明在现实情况下，疾病鉴定和实际适用性的准确性很高。该系统的实施可以通过实现早期干预，减少农作物损失和优化资源使用来显着使农民受益。总而言之，椰子疾病预测系统展示了先进的机器学习和图像处理技术来转变农业实践的潜力，为椰子种植中的疾病管理提供了一种可及可及的工具。