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糖尿病预测的机器学习技术
糖尿病以慢性高血糖为特征，由于其相关并发症和发病率提高而提出了重大挑战。本研究研究了一系列机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，决策树，逻辑回归，随机森林，神经网络，支持向量机，LogitBoost和投票分类器，以开发糖尿病的准确预测模型。这项研究中使用的数据是从Mendeley.com上可用的全面数据集中获取的，该数据集来自伊拉克医疗城医院实验室。该研究的重点是特征选择和评估指标，以有效衡量模型性能。采用并比较了八种分类技术，包括决策树（DT），随机森林（RF）和LogitBoost。该研究的发现突出显示了DT和RF作为表现最佳的算法，表现出可比的预测能力，LogitBoost也显示出令人鼓舞的结果。相反，支持向量机（SVM）由于对异常值的敏感性而显示出降低的性能。这些见解使医疗保健从业人员能够采用适当的机器学习方法来改善糖尿病预测，从而及时进行干预并增强患者的结果。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。