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使用机器学习的早期糖尿病风险预测...
糖尿病被认为是最致命的糖尿病是一种常见的慢性疾病。也会引起许多疾病的出现，尤其是神经病，肾病和视网膜病。在这种情况下，通过准确评估症状并早期诊断该疾病非常重要。本研究旨在提供一个有效的模型，可以在早期以最佳准确性来确定糖尿病的风险。为此，合奏方法支持糖尿病风险预测中经常使用的分类算法。首先，通过使用520个样本的数据集分别分别分析了幼稚贝叶斯（NB），树木-J48，K最近的邻居（KNN）和顺序最小优化（SMO）分类器的性能，并使用来自Sylhet糖尿病医院患者的直接问卷收集的520个样本的数据集，Sylhet，Bangladesh，Bangladesh，Bangladesh。然后，研究了Adaboost，Bagging和随机子空间（RSS）算法对分类器成功的影响，并表明基于Adaboost方法的J48分类器具有最佳准确性。最后，应用包装器子集评估（WSE）特征提取算法用于降低估计成本并增加分类成功。因此，使用建议的分类器方法减少数据集实现最佳准确性（99％）。
使用机器学习算法用于银行贷款...
摘要背景：银行贷款预测是银行业的重要问题。通过使用历史数据并应用预测模型，银行可以识别模式并对贷款违约做出准确的预测。这可以帮助他们做出有关贷款的明智决定，并最大程度地减少损失。目标：研究影响贷款并使用机器学习算法方法预测银行贷款的重要参数：CRISP-DM过程是一种用于开发预测模型的全面且结构化的方法。通过遵循此过程，该研究可以确保采取所有必要的步骤来开发个人贷款的准确和可靠的预测模型。使用三种机器学习算法，例如决策树，幼稚的贝叶斯和支持向量机可以为开发模型提供，并使研究能够选择最佳。结果：结果表明，J48决策树算法达到了98.85％的最高精度，其次是SVM算法，精度为94.01％，而天真的贝叶斯算法的精度为89.53％。在精确，召回和F量表方面，所有三种算法都达到了相似的性能，值范围从0.895到0.989。结论：预测银行贷款的不同机器学习算法的性能表明，根据其高准确性，平均绝对错误和快速培训时间，J48 DT是开发银行贷款预测指标的最合适算法。关键字：银行贷款，Smote，幼稚的贝叶斯，支持向量机，决策树为了提高模型的准确性和适用性，可能有必要收集其他数据或完善特征选择过程以识别最相关的属性。
使用数据挖掘对航空事故进行分类...
全球长途旅行的交通工具。随着技术的发展，这种交通方式取得了长足的进步。除了技术发展之外，由于其快速安全的交通，客运量也在逐渐增加。相比之下，飞机事故的死亡率相当高，一次事故就会有数百人死亡。本研究旨在对几起飞机事故进行分类，以找出关键因素及其对事故的总体影响。在本研究中，收集了自 2000 年以来全球范围内与上述事故相关的适当数据，然后使用顺序最小优化、决策树 (J48) 和朴素贝叶斯进行分析。结果表明，决策树算法为研究提供了最准确的结果。最后，对每个阶段都提出了适当的意见，以减少事故。如果考虑到这些评估，航空运输将更加可靠，从而将人员伤亡降至最低。
LTC Somnuk 的简历
任务：任务：LTC Somnuk 的任务和职责包括 POL 排长、连队执行官、团运输官和团主计长，第 3 装甲骑兵团，德克萨斯州胡德堡；旅队经理和旅计划官，第 101 特种部队营、第 101 支援旅，肯塔基州坎贝尔堡；连长，第 372 内陆货物转运公司 (ICTC)，肯塔基州坎贝尔堡；副官，新墨西哥州白沙导弹靶场；行业培训 (TWI) 研究员，美国红十字会国家总部，华盛顿特区；战略机动局参谋和维护局执行官，副参谋长办公室 (ODCS)，HQDA，G4，五角大楼；佛罗里达州埃格林空军基地第 7 特种部队组（空降）支援营作战官兼执行官；德国美国欧洲司令部 J48 CUOPS 和合作伙伴部门负责人以及德克萨斯州卡瓦佐斯堡第 1 骑兵师支援旅支援作战官 (SPO)。
使用脑电图和机器学习来预测有天赋的孩子
有天赋的学生具有更高的理解和学习能力。它们的特征是在课堂上高水平的关注和高性能。有天赋的儿童在本文中定义为高于Average群体的儿童（59.64％）。为了预测挪威学生的有天赋的学生，我们进行了一个实验，其中有17名学生自愿参加了这项研究。我们在网络平台中收集了不同类型的数据（性别，年龄，绩效，数学和脑电图状态的初始平均），以学习称为Netmath的数学。参与者被邀请对小数的四个基本操作进行回应。我们培训了不同的机器学习算法来预测有天赋的学生。我们的第一个结果表明，决策树可以准确地预测有才华的学生76.88％。使用J48树，我们还注意到两个相关特征可以决定有天赋的孩子：从EEG耳机中提取的放松和强大的学生的特征。一个强大的学生被定义为一名学生，在课堂上的第一步评估中，平均值高于该小组的平均值。
使用机器学习分类技术的专业预测的科学方法
snehlata barde * MATS信息技术学校，马特斯大学拉普尔，恰蒂斯加尔邦，印度492004，印度电子邮件：drsnehlata@matsuniversity.ac.ac.in orcid ID：印度恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh）大学拉普尔大学（Raipur University Raipur） ero.brijesh@gmail.com orcid ID：https：//orcid.org/0000-0003-2663-4043收到：2022年6月8日；修订：2022年7月11日；接受：2023年3月17日；发表：2023年8月8日摘要：占星术是一种非常古老和传统的预测方法，它不断增加人们的兴趣。当今的地球仪，占星术预测没有共同的准则或原则。而不是为占星术预测设定通用原则和标准，而是专注于为个人提供高质量的服务，但不能保证准确性。机器学习是通过学习计算机对许多应用程序进行分析和预测的最佳结果。预测和分类使任何学习者都可以在大型，嘈杂且复杂的数据集上工作。本文的主要动机是引入一种科学方法，该方法减少了传统方法的缺点，并指示了预测的普遍规则，并通过三种分类技术，幼稚的贝叶斯，Logistic-R和J48证明了占星术的有效性。3）MCC，ROC和PRC区域值。这是监督学习的一部分，它以交叉验证为10,12，计算术语14倍1）正确分类的实例（CCI），错误分类的实例（ECI），平均绝对错误（MAE），均方根误差（RMSE）和相对绝对错误（RAE）。2）真正的正速率，误报率，精度和F量值值。4）要计算三级标签教授，商人和医生的平均体重，以真正的正率，假阳性速率，精度，F-Measion，PRC和ROC面积，5）最后，我们计算了每个分类技术的准确性，并比较了提供更好结果的每个分类技术的准确性。为此，我们收集了属于不同专业的100人的出生日期，出生地点和出生时间。40个教授的数据，30位商人数据以及30位医生数据的数据，在软件的帮助下准备一个人的星座。进行分析，我们以.CSV格式创建数据表，并将此数据表应用于WEKA工具中，以检查各种参数和每个分类器的精度百分比。索引术语：机器学习，幼稚的贝叶斯，逻辑-R，J48，星座，占星术，WEKA。
使用机器学习算法进行恶意软件分析和检测
摘要：恶意软件是当今互联网用户面临的最重要问题之一。多态恶意软件是一种新型恶意软件，比前几代病毒更具适应性。多态恶意软件不断修改其签名特征，以避免被传统的基于签名的恶意软件检测模型识别。为了识别恶意威胁或恶意软件，我们使用了许多机器学习技术。高检测率表明选择了准确率最高的算法用于系统。作为一种优势，混淆矩阵测量了误报和漏报的数量，这提供了有关系统运行情况的附加信息。特别是，事实证明，使用恶意软件分析和检测的结果以及机器学习算法来计算相关对称性（Naive Byes、SVM、J48、RF 和所提出的方法）积分的差异，可以检测计算机系统上的有害流量，从而提高计算机网络的安全性。结果表明，与其他分类器相比，DT（99%）、CNN（98.76%）和 SVM（96.41%）在检测准确率方面表现良好。比较了给定数据集中 DT、CNN 和 SVM 算法在小 FPR（DT = 2.01%、CNN = 3.97% 和 SVM = 4.63%）上检测恶意软件的性能。这些结果意义重大，因为恶意软件变得越来越普遍和复杂。
重新思考非洲电气化和电力部门在公平时代的脱碳战略和支持
南非与多个国际伙伴之间的公平能源转型伙伴关系作为支持发展中经济体能源转型的典范，引起了全球的广泛关注。本文讨论了非洲各地能源系统挑战的多样性以及促进能源转型的有利环境的差异，并确定了在类似 JETP 的结构下需要并拥有加速淘汰化石燃料有利环境的国家。本文还分析了非洲，特别是撒哈拉以南非洲的电气化现状和趋势，并概述了快速电气化的制约因素、过去对非洲电力部门的外部支持的不足之处以及对该地区能源系统规划至关重要的主要大趋势。本文还讨论了制约因素、不足之处和大趋势的政策影响，包括 JETP 和外部发展伙伴的作用。总体而言，有人认为，虽然一些非洲国家可能会受益于 JETP 类结构，但大多数国家可能不需要 JETP 等双边协议，而且通过优先发展区域电力市场并解决过去导致电气化效果不佳的限制和缺陷，它们的能源需求将得到更好的满足。关键词：公平能源转型伙伴关系、电气化、脱碳、电力池、区域电力市场。JEL 代码：J08、J23、J3、J48、J6
糖尿病和生物医学的一种新的预处理方法...
抽象 - 各个年龄段和社会经济水平的人，正在被诊断出患有2型糖尿病的诊断，其速度比以往任何时候都高。它可能是多种疾病的根本原因，其中最著名的包括失明，肾脏疾病，肾脏疾病和心脏病。因此，设计系统的设计至关重要，基于医疗信息，能够可靠地检测患有糖尿病的患者。我们提出了一种鉴定糖尿病的方法，该方法涉及使用交叉验证训练模式在五到10倍之间训练深神经网络的特征。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI的机器学习存储库一部分的数据库中检索的。此外，十倍交叉验证的结果显示出97.8％的精度，召回97.8％，使用RF算法的PIMA数据集的精度为97.8％。这项研究检查了许多其他生物医学数据集，以证明机器学习可以用于开发可以准确预测糖尿病的有效系统。在生物数据集的实验发现中使用了几种不同类型的机器学习分类器，例如KNN，J48，RF和DT。获得的发现表明我们的可训练模型能够正确分类生物医学数据。通过实现Parikson数据集的较高精度，召回和精确度来证明这一点。
使用计算智能和集成学习实现高效肺癌检测
肺癌是当代癌症相关死亡的主要因素，预计其将持续产生长期影响。及早发现症状对于有效治疗至关重要，这凸显了创新疗法的必要性。许多研究人员已经在这一领域开展了大量工作，但高假阳性率和高检测准确率等挑战仍然使准确诊断变得复杂。在这项研究中，我们旨在开发一种生态考虑的肺癌治疗原型模型，通过利用计算智能的最新进展来最大限度地提高资源利用率。我们还提出了一个基于医疗物联网 (IoMT) 的以消费者为中心的集成框架来实施建议的方法，为患者提供适当的护理。我们提出的方法采用逻辑回归、MLP 分类器、高斯 NB 分类器和使用 K 均值和模糊逻辑的智能特征选择来增强肺癌数据集中的检测程序。此外，通过投票分类器结合了集成学习。通过网格搜索的超参数调整提高了所提模型的有效性。通过与现有 NB、J48 和 SVM 方法的比较分析，证明了所提出的模型的性能，准确率达到 98.50%。这种方法带来的效率提升有可能节省大量时间和成本。这项研究强调了计算智能和 IoMT 在开发有效、资源高效的肺癌疗法方面的潜力。