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World File Search System离群
使用基于离群删除的最大
摘要：由于世界各地的高死亡率，心脏病已经成为许多人的严重健康问题。常规的临床数据分析在心脏病的早期诊断方面有很大的困难。心脏病的鉴定可能会受益于机器学习的使用。为了改善机器学习模型，以前已经进行了几项研究。建议的研究使用分类的最大投票集合技术有效地识别心脏病。建议的分类器是一种更可靠和准确的方法。以识别和消除异常值，进行四分位数范围外离群值的去除和在预处理过程中的最低最大标准化。准确性，精度，召回和F1得分是针对各种模型进行计算和评估的。对于从Kaggle收集的心脏病数据集，建议的最大投票集合分类器的精度为99.22％。关键字：心脏病，最大投票，合奏，离群拆除，XGBoost，决策树，KNN，SVM，梯度增强
Crane 2024年度报告：对离群流程的响应
回应我很高兴能与我们的信任的首席执行官共享这种积极的离群地位（再次），并接受外部审查。我已经解释了我认为在许多情况下取得成功的原因。其中大部分归功于优秀的团队合作，从一开始就将审计和数据收集嵌入我们的服务中，并获得资源以使我们能够提供出色的护理。就像许多服务一样，我觉得从裂口中删除资源的压力比以往任何时候都更大。很容易忘记维持卓越和错误地识别可以在其他地方采用和使用的资源来源的辛勤工作。Cleft服务的资金充分是有原因的，这不得忘记。我注意到，这些结果可能是前卵巢前的群体中的最后一个，但我仍然希望我们的结果将继续保持良好状态，尽管交付方式不同。我将不会从30/9开始成为这项服务的临床领导，并且非正式地听到戴维·塞恩斯伯里（David Sainsbury）从那个日期开始接管。请解决对他的未来信件。我有信心大卫会以纽卡斯尔的裂口向前发展，并继续改善我们以前的成功。Peter Hodgkinson先生临床负责人纽卡斯尔裂口服务
在群算法中处理离群值：评论
抽象的群体优化算法受到生物群的集体行为的启发，是一种有前途的工具，用于解决优化传统方法通常无效的复杂系统的问题。但是，离群值的问题可能会严重影响找到最佳解决方案的过程。因此，研究群算法中检测和处理异常值（例如粒子群优化（PSO））的方法是一项紧急任务，具有提高这些算法在各种实际应用中的效率和可靠性的巨大潜力，例如无人机控制系统，金融系统，环境控制和建模系统。本文涉及群体优化算法（例如PSO）中离群值的问题。提供了现有的管理异常值的方法，包括自适应方法，使用群拓扑，混合算法等的方法。分析了每种方法的优点和缺点。特别关注新的有前途的领域，例如神经网络和增强学习的组合，以开发更有效和适应性的群算法。本文针对优化领域的研究人员和从业人员，他们有兴趣提高群体算法的效率和可靠性。
Medicare D部分计划报告要求：
•CMS的离群值通知仅使D部分发起人有机会在需要时纠正提交的数据，并且不表示提交的数据不正确，或者需要重新提交。•合同拒绝的注册请求百分比将检查以获取异常数据。在考虑了提交的入学人数数量后，其合同类型的第95个百分点的合同将被标记为离群值。•合同拒绝的删除请求的百分比将进行审查以获取异常数据。在考虑了提交的撤销请求的数量后，其合同类型的第95个百分点的合同将被标记为离群值。•CMS可以根据D部分发起人收到的数据来调整现有的质量保证检查和阈值验证的现有质量保证检查。
2025 IPP最终规则，日期为2024年8月1日。
固定损失阈值ASTCT成员对CMS提议提出的提议提出了非常强烈的担忧，即将2025财年的固定损失门槛提高到49,237美元。拟议金额相当于2024财年增加15％，是2017财年的$ 23,570的两倍以上。离群付款公式迫使设计损失20％，因为Medicare仅支付剩余成本的80％。，每种情况下，固定损失阈值不断增长，超过49,000美元，这些损失引起了重大财务关注。美国医院协会（AHA）最近的一份报告计算出，医疗保险付了大约82美分的钱。1鉴于这一现实，如果固定损失阈值的上升趋势在未来几年中以相同的速度持续，并且基本MS-DRG支付率没有相应的增加，那么医院将面临更大的财务胁迫。由于细胞疗法（MS-DRG 018）和干细胞移植（MS-DRG 016和017）病例，我们的成员与固定损失阈值的上升非常关注，通常会产生明显的异常值。他们还对所有其他DRG的影响（包括MDC 17中的DRG）（骨髓增生性疾病和疾病中的DRG）感到关注，这些疾病和疾病是大量的，并且涵盖了许多白血病和淋巴瘤的许多治疗方法。CMS讨论了固定损失阈值（传染病等）上升的一些原因。），我们还知道，2023财年MS-DRG 018案件中有66％的案件获得了离群付款。MS-DRG 018案件中收到离群值支付的案件的大部分很大，这表明基本付款不足。也强调了ASTCT已经提出了几年的观点：对于涉及高成本细胞和基因治疗产品的病例，与基本支付的发展相关的系统电荷压缩问题非常有问题。ASTCT要求CMS仔细研究如何减慢固定损失阈值的生长。 此外，ASTCT要求CMS实施我们的建议，即该机构将“其他”成本收费比（CCR）用于细胞和基因治疗产品作为解决固定损失阈值快速增长的一种策略（请参阅MS-DRG 018部分）。 CMS响应：CMS未响应此请求，并最终确定了$ 46,152的离群阈值。ASTCT要求CMS仔细研究如何减慢固定损失阈值的生长。此外，ASTCT要求CMS实施我们的建议，即该机构将“其他”成本收费比（CCR）用于细胞和基因治疗产品作为解决固定损失阈值快速增长的一种策略（请参阅MS-DRG 018部分）。CMS响应：CMS未响应此请求，并最终确定了$ 46,152的离群阈值。CMS响应：CMS未响应此请求，并最终确定了$ 46,152的离群阈值。
MCS AP统计单元124-25
•从第一个四分位数（Q 1）绘制了一个中央盒子到第三四分位数（Q 3）。•盒子中的一行标记中位数。•线条（称为晶须）从盒子延伸到不是离群值的最小和最大的观测值。•异常值以特殊符号（例如星号（*））标记。
AI（X）实践解决方案5。...
，包括数据清洁以处理缺失的值和错误，数据可视化以识别模式和离群值以及计算摘要统计信息以了解数据特征。此探索阶段对于做出有关数据准备，特征选择和适当分析技术的明智决定至关重要，最终导致更准确和有意义的见解。
利用AIOPS自动化的功能
对于处理没有固定范围的性能指标以及难以知道绩效指标何时进入不良状态的性能指标很有用。例如，今天的组织使用数百个应用程序，并且应用程序中的性能差异很大。离群值检测连续了解每个度量的正常行为，然后在公制不超出正常范围时创建事件。
面向边缘的通用 CNN 加速器
多类算法：GBM、XGBoost、随机森林、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、多项式 SVM、RBF SVM、SVM、CNN、RNN、CRNN、ANN 单类算法：局部离群因子、一类 SVM、一类随机森林、孤立森林 标记、记录、验证和可视化时间序列传感器数据
自动中等 - E-e-space
摘要采用高级数据分析技术，为疾病预测进行更准确的决策支持系统的努力正在上升。根据世界卫生组织的说法，与糖尿病有关的疾病和死亡率正在上升。因此，早期诊断尤为重要。在本文中，我们提出了一个自动中等的框架，该框架包括使用基于距离的算法（AutoEcodB）的增强类异常值检测的自动版本，并结合了自动多层perceptron（automlp）的合奏。自动eCodb是通过自动化参数调整以优化离群检测过程来构建的。自动ECODB通过删除离群值清洁数据集。然后，预处理数据集用于使用Automlps集合来训练预测模型。对公开可获得的PIMA印度糖尿病数据集进行了一组实验：（1）自动中等方法与文献中报道的其他最先进的方法进行了比较，其中自动中等中心实现了88.7％的准确性； （2）将AutoMLP与其他学习者进行比较，包括个人（专注于基于神经网络的学习者）和整体学习者； （3）将自动ECODB与其他预处理方法进行比较。此外，在Framework的OrderTovalIdateTeheritality中，Auto-MedisineIsineSineSteDonAnanAnothothothipliclyAvailablebiovablebiovablebiostatDaibettesdataset在其中优于现有报告的结果，精度达到97.1％。