Core Concepts
고급 기계 학습 모델을 사용하여 심장 환자의 장기 사망률을 예측하는 것이 중요하며, 새로운 생체 표지자의 통합은 예측 성능을 향상시킬 수 있음.
Abstract
심장 질환 환자의 장기 사망률 예측에 대한 연구
고급 기계 학습 알고리즘의 성능 평가
새로운 생체 표지자의 중요성 및 효과적인 예측 성능
데이터 분석 및 모델 성능 비교 결과 제시
Stats
"RF 모델의 C-통계량은 0.83으로 LR 모델보다 우수함."
"AdaBoost의 정확도는 82%로 높은 성능을 보임."
"XGBoost의 C-통계량은 0.80으로 효과적인 예측 능력을 보여줌."
Quotes
"고급 앙상블 트리 기반 기계 학습 알고리즘은 다른 전통적인 방법보다 탁월한 성능을 보임."
"bPEP와 bET를 입력 특성에 추가하면 예측 결과가 향상되며, 이는 새로운 생체 표지자의 중요성을 강조함."