
Maschinelle Lernmodelle können die Blutzuckerwerte von Diabetespatienten mit begrenzten und unregelmäßigen Messdaten mit mäßiger Genauigkeit vorhersagen. Durch Berücksichtigung der Vorhersageunsicherheit kann die Leistung des Gesamtsystems verbessert werden.


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Vorhersagbarkeit von Diabetes-Daten ohne kontinuierliches Glukose-Monitoring für personalisierte Empfehlungen


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Missforest-Imputation ist die beste Methode zur Behandlung fehlender Werte in Gesundheitsdatensätzen, gefolgt von MICE-Imputation. Es ist besser, die Imputation vor der Merkmalsauswahl durchzuführen.


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Vergleich der Leistung von Imputationstechniken für fehlende Werte in Gesundheitsdatensätzen
