TY -的A2 Koundal迪盟——Twarish Alhamazani,哈立德盟——Alshudukhi Jalawi盟——Aljaloud沙特盟——Abebaw所罗门PY - 2021 DA - 2021/12/30 TI -实现机器学习模型的预防肾脏疾病(CKD)或其衍生品SP - 3941978六世- 2021 AB -慢性肾脏疾病(CKD)是一个全球性的健康问题具有高发病率和死亡率和疾病进展率很高。因为没有明显的症状的慢性肾病的早期阶段,患者常常被忽略。慢性肾病的早期检测允许患者得到及时治疗,减缓疾病的发展过程。由于其快速识别性能和精度,机器学习模型可以有效地帮助医生实现这一目标。我们建议CKD的机器学习方法诊断。这些信息是完全匿名的。作为参考,CRISP-DM®模型(交叉行业标准数据挖掘过程)。被处理的数据全部在Azure上的云平台,在样本数据是不平衡的。然后进行了探索和分析的过程。根据所学的知识,使用击打技术数据平衡。 Four matching algorithms were used after the data balancing was completed successfully. Artificial intelligence (AI) (logistic regression, decision forest, neural network, and jungle of decisions). The decision forest outperformed the other machine learning models with a score of 92%, indicating that the approach used in this study provides a good baseline for solutions in the production. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3941978 DO - 10.1155/2021/3941978 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -