使用机器学习技术预测帕金森氏病-研究论文

Parkinson’s disease machine learning

帕金森氏病（PD）是世界上主要的公共卫生疾病之一，其日趋增加，并已对许多国家产生影响。因此，在疾病早期就进行预测非常重要，因为疾病的症状是在中年或中晚期出现的，因此这对于研究人员来说是一项艰巨的任务。因此，这项工作着眼于受PD影响的人群的语音清晰度困难症状，并使用各种机器学习技术（例如自适应增强，装袋，神经网络，支持向量机，决策树，随机森林和线性回归）来建立模型。这些分类器的性能使用各种指标进行评估，例如准确性，接收器工作特性曲线（ROC），灵敏度，精度，特异性。最后，采用Boruta特征选择技术在预测帕金森氏病的所有特征中找到最重要的特征。

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