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使用常规数据预测精神病医院的患者结果：一种机器学习方法
背景：机器学习应用程序中的一个常见问题是在决策点上可用的数据。本研究的目的是使用容易获得的常规数据来预测与精神病医院护理组织有关的方面。进一步的目的是将机器学习方法的结果与通过传统方法获得的结果以及通过天真基线分类器获得的结果进行比较。方法：该研究包括2017年1月1日至2018年12月31日在德国黑森的九家精神病医院中连续出院的患者。我们将随机梯度增强（GBM）与多个逻辑回归和天真基线分类器相比，我们比较了预测性能。我们测试了最终模型对另一个日历年和不同医院的看不见的患者的表现。
ALSFRS-R得分预测的机器学习
摘要肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的特征是一种快速进行性神经退行性疾病，在医疗干预和疗法领域中提供了有限的治疗选择的人。该疾病展示了各种各样的发作模式和进展轨迹，强调了早期检测功能下降的关键重要性，以实现定制的护理策略和及时的治疗干预措施。由IDPP@CLEF 2024挑战率负责的本研究重点是利用通过应用程序获得的传感器来源数据。此数据用于构建各种机器学习模型，专门设计，以预测ALS功能评级量表重新介绍（ALSFRS-R）分数的进步，利用组织者提供的数据集。在我们的分析中，评估了多个预测模型，以确定其在处理ALS传感器数据方面的疗效。使用统计方法将传感器数据的时间方面压缩并合并，从而增强了收集信息的可解释性和适用性，以实现预测性建模目标。表现出最佳性能的模型是天真的基线和弹性网络回归。幼稚的模型达到的平均绝对误差（MAE）为0.20，均方根误差（RMSE）为0.49，表现略高于ElasticNet模型，该模型的MAE为0.22，RMSE为0.50。我们的比较分析表明，虽然天真的方法提高了更好的预测精度，但ElasticNet模型为理解特征贡献提供了强大的框架。
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。
利用多物种基因组快速鉴定细菌杆状形态的关键基因
图1 五种机器学习算法在训练集上的预测结果注：SVM：支持向量机算法，CTree：条件推理树算法，Decision_tree：决策树算法，Naive_Bayes：朴素贝叶斯算法，Random_Forest：
概率图形模型：原理和技术
3 The Bayesian Network Representation 45 3.1 Exploiting Independence Properties 45 3.1.1 Independent Random Variables 45 3.1.2 The Conditional Parameterization 46 3.1.3 The Naive Bayes Model 48 3.2 Bayesian Networks 51 3.2.1 The Student Example Revisited 52 3.2.2 Basic Independencies in Bayesian Networks 56 3.2.3 Graphs and Distributions 60 3.3 Independencies in Graphs 68 3.3.1 D-separation 69 3.3.2 Soundness and Completeness 72 3.3.3 An Algorithm for d-Separation 74 3.3.4 I-Equivalence 76 3.4 From Distributions to Graphs 78 3.4.1 Minimal I-Maps 79 3.4.2 Perfect Maps 81 3.4.3 Finding Perfect Maps ⋆ 83 3.5 Summary 92 3.6 Relevant Literature 93 3.7 Exercises 96
综论报告类囊胚：
差异介质，TDM），nive pscs 透过自我组织的方式形成类囊胚（ Yu等人，2021a）。polo polo（polo 团队则利用再程式化纤维母细胞（（成纤维细胞））te te te te te te te te pre，pre，进行聚合形成称为iblastoids 的类囊胚（ liu et al。 （腔）liu等人，2021； Yu等人，2021a）。人类类囊胚的制作方法经不断改，naive Esc或ipscs（Yanagida等，2021; Kagawa等，2022； Yu等人，2023年）、EPSCS（Fan等，2021； Sozen等，2021），以及8Clcs （Mazid等，2022； Yu等人，2022年），子宫内膜上皮细胞）（Kagawa等，2022）（2022））子宫内膜基质细胞（2023）（2023））（2023））进进
基于机器学习算法的心脏病检测
心血管疾病是世界各地的第一个死亡原因。通过使用人工智能算法，尤其是机器学习方法，可以预测由于心脏病引起的危险情况。在本论文中研究了各种方法，例如神经网络，支持向量机，决策树，天真的贝叶斯，逻辑回归和随机梯度下降，以提取预测模型，以测试存在或不存在心脏病。多亏了UCI的公共数据集，就可以利用医疗数据来训练所提出的模型。本文中基于表现的不同方法之间的比较。所提出的模型的测试揭示了在77％-90.6％的准确性方面的性能。天真的贝叶斯模型一直是具有高精度（90.6％），最高精度（96.4％）和最短分类时间（0.003秒）的模型。
SCNTA：- IGI 全球
随着高速网络的不断扩展，实时网络检测应用面临着漏洞威胁。对于公司和 ISP 来说，实时流量分类是一个问题。分类器监视器由三个模块组成：数据包捕获 (CoP) 和预处理、流量协调 (RoF) 和机器学习 (ML) 分类。基于并行处理以及明确定义的数据接口，模块被构建，允许每个模块单独修改和升级。流量协调 (RoF) 机制成为此管道中的输出瓶颈。在此实现中，使用了最佳协调过程，平均交付时间为 0.62 秒。为了验证该方法，作者在分类模块中将 AdaBoost 集成学习算法 (ABELA)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT)、K 最近邻 (KNN) 和灵活朴素贝叶斯 (FNB) 的结果等同起来。本文介绍了运行时CSNTA分类（基于流）方案的架构设计。