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优化结核病治疗预测
结核分枝杆菌会引起影响肺部和肝脏的病毒感染。结核病 (TB) 是发展中国家的一个重大公共卫生问题，在这些国家，结核病通常与贫困、恶劣的生活条件和有限的医疗服务有关。根据世界卫生组织 (2023) 的数据，结核病继续对全球公共卫生构成重大风险，每年有数百万人受到影响，2020 年约有 150 万人死亡。医疗保健提供者在应对结核病方面经常遇到重大挑战，导致治疗结果不确定。这项研究介绍了一种使用复杂的机器学习技术增强结核病治疗的新方法，特别强调在马来西亚槟城州应用 XGBoost 和各种预测模型，根据临床数据预测个体治疗结果。这些模型是使用 2017 年槟城数据进行训练的。比较预测准确度有助于确定最佳方法。临床数据是匿名化的并进行分析。使用 2017 年数据，决策树准确率为 63.7%。逻辑回归的准确率为 63.3%，而 XGBoost 的准确率为 66.3%。超参数调整的 XGBoost 表现最佳，为 68.1%。比较观察结果和预期结果可确定准确度。使用监督学习可以准确预测结核病结果。校准的集成模型（如 XGBoost）可以做出可靠的预测。其他临床特征可能会改善预测。主要目标是开发一种可靠的、经过临床验证的工具，以增强结核病治疗，同时优化不同医疗环境中的资源效率。关键词：分类；超参数；逻辑回归；预测；随机森林；结核病
基于XGB-AKF方法的储能锂离子电池健康状态评估研究
锂离子电池具有能量密度高、循环寿命长、稳定性高等优点，被广泛应用于电动汽车、电网储能等领域。为保证电池系统安全可靠运行，准确快速地估计锂离子电池的健康状态（SOH）具有重要意义。锂离子电池是一个复杂的非线性动态系统，实际工作条件下锂离子电池的健康状态无法直接测得，只能通过反映电池老化程度的外特性参数来间接估计。基于单一老化特征或模型的方法难以保证可靠性。因此，本文提出了一种数据驱动的XGBoost与卡尔曼滤波相结合的多特征SOH估计方法。首先，采用主成分分析算法基于数据重构多种电池老化特征，并基于重构的特征数据构建融合多种特征的XGBoost在线估计模型。最后，该方法通过引入基于XGBoost模型实时校正的时域卡尔曼滤波实现了锂离子电池SOH的联合优化估计。结果表明，该方法提高了估计模型的准确性和鲁棒性，实现了锂离子电池SOH的高精度联合估计。
疾病预测中数据挖掘的实施...
在预测糖尿病的数据挖掘的实施研究中，研究人员使用了源自Kaggle的数据库，多达768个数据，其中有9个糖尿病指标。本研究使用2种方法，即随机森林和XGBoost来分析糖尿病的预测。这项研究经历了预处理的几个阶段，以处理初始数据，然后再通过随机森林和XGBoost之间的两个建模主题进行测试，使用交叉验证5测试以确定最佳参数。使用精度，精度，召回和F1得分的矩阵评估。
优化BioTAC模拟现实触觉感知
摘要 - Tactile Sensing为增强当今机器人的相互作用功能提供了一个有希望的机会。Biotac是一种常用的触觉传感器，使机器人能够感知并响应物理触觉刺激。然而，传感器的非线性在模拟其行为时构成了挑战。在本文中，我们首先研究了使用温度，力和接触点位置来预测传感器输出的生物酸模拟。我们表明，使用BioTAC温度读数的培训不会在部署过程中产生准确的传感器输出预测。因此，我们测试了三个替代模型，即XGBoost回归剂，神经网络和变压器编码器。我们在没有温度读数的情况下训练这些模型，并对输入向量的窗口大小进行详细研究。我们证明，我们比基线网络实现了统计学上的显着改进。此外，我们的结果表明，在此任务中，XGBoost回归剂和变压器的表现优于传统的馈送神经网络。我们在https://github.com/wzaielamri/optimization Biotac仿真上在线提供所有代码和结果。索引术语 - Biotac，Xgboost，变压器，触觉感知
多机器学习方法用于建模小...
超参数优化和严格的模型评估被实施，以识别最佳XGBoost模型。随后，使用Shapley添加说明（SHAP）分析来查明关键监测站（例如，站点C）。（2）VOC源代码分配：阳性基质分解（PMF）应用于关键站点的32个VOC物种，解决六个排放源：石化化学过程（PP），燃料蒸发（FE），燃烧源（CS），燃烧源（CS），Solvent使用（SU），（SU），Polymer Fabrication（Pff），Polimer Fabrication（Pf）和车辆（VEVE）（VE）（VE）。（3）因子影响量化：从XGBoost模型得出的形状值为200
使用传统和机器学习算法预测严重创伤性脑损伤的死亡率
摘要 对患者的创伤性脑损伤 (TBI) 进行预后预测对于临床决策和医疗政策制定至关重要。本研究旨在开发和验证严重创伤性脑损伤 (sTBI) 后住院死亡率的预测模型。我们开发并验证了逻辑回归 (LR)、LASSO 回归和机器学习 (ML) 算法，包括支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 模型。其中包括 54 个候选预测因子。模型性能以判别力 (C 统计量) 和校准 (截距和斜率) 来表示。在模型开发方面，纳入了欧洲神经创伤协作 TBI 效果研究 (CENTER-TBI) 中国注册研究中的 2804 名 sTBI 患者。对 CENTER-TBI 欧洲注册研究中的 1113 名 sTBI 患者进行了外部验证。XGBoost 在死亡率预测方面实现了高度判别力，并且其表现优于逻辑回归和 LASSO 回归。本研究建立的XGBoost模型也优于现有的预测模型，包括国际临床试验预后与分析任务（IMPACT）核心模型和国际临床试验预后与分析任务（CRASH）基本模型。当包含54个变量时，XGBoost和SVM在内部验证中达到0.87（95％置信区间[CI]：0.81-0.92）和0.85（95％CI：0.79-0.90）的C统计量，在外部验证中达到0.88（95％CI：0.87-0.88）和0.86（95％CI：0.85-0.87）。简化版的 XGBoost 和 SVM 使用通过递归特征消除 (RFE) 选择的 26 个变量，在内部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.82-0.92）和 0.86（95% CI：0.80-0.91），在外部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.87-0.88）和 0.87（95% CI：0.86-0.87）。但是，当包含的变量数量减少时，ML 和 LR 之间的差异会缩小。所有预测模型都可以通过基于网络的计算器访问。格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分、年龄、瞳孔对光反射、脑区损伤严重程度评分 (ISS) 以及急性
为任意数据维度优化量子卷积神经网络架构
结果：与非糖尿病相比，糖尿病参与者的OAB患病率增加了77％。随着与糖尿病相关标记的四分位数增加，在三种模型中，OAB单调的几率增加（所有趋势<0.001）。Glyemoglobin与OAB表现出线性关联（非线性> 0.05）。白细胞显着介导了与OAB的糖尿病相关标记（Glyemogomoglobin，禁食葡萄糖和胰岛素）之间的关联，而比例分别为7.23％，8.08％和17.74％（所有P <0.0001）。中性粒细胞部分介导了（糖emogoglobin，空腹葡萄糖和胰岛素）和OAB之间的相关性，分别为6.58％，9.64％和17.93％（p <0.0001）。XGBOOST模型的机器学习构建了最佳拟合模型，XGBOOST预测Glyemoglobin是OAB上最重要的指标。
预测工作匹配质量：机器学习方法
本文开发了基于大规模的算法应用程序，以提高劳动力市场的比赛质量。我们使用有关德国就业传记的全面行政数据来预测工作稳定和工资方面的工作匹配质量。这些模型均通过机器学习（ML）（即XGBoost）和常见的统计方法（即OLS，Logit）估算。与后一种方法相比，我们发现XGBoost在模式识别方面的性能更好，以有效的方式分析大量数据，并最大程度地减少应用程序中的预测误差。最后，我们将结果与算法相结合，这些算法优化了匹配概率，以根据每个求职者的个人特征提供排名的作业建议列表。此应用程序可以支持案例工作者和求职者扩大其求职策略。
使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介