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insikt - Gesundheitsdaten-Analyse
Vorhersagbarkeit von Diabetes-Daten ohne kontinuierliches Glukose-Monitoring für personalisierte Empfehlungen
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.
Vergleich der Leistung von Imputationstechniken für fehlende Werte in Gesundheitsdatensätzen
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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