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Dieses Buch basiert auf der Grundlage, dass Algorithmen des maschinellen Lernens und rangbasierte statistische Methoden eine bessere Wahl sind, um ein robustes Modell in logischen Situationen zu entwickeln. Wir haben einen Versuchsaufbau für die Datenerfassung entworfen und eine einzigartige Modellklasse einschließlich Variablenauswahl und Erkennungsmethoden entwickelt. Die ausgewählten signifikanten Variablen liefern eine einzigartige Modellklasse für alle sechs Teilnehmer. Wir betonen, dass die am besten ausgewählten Variablen gute Informationen für die Modellentwicklung haben und jede ausgewählte Variable keinen Fehler aufweist, d.h. AUC=1, mit Vorwärtsselektion und Support-Vektor-Datenbeschreibungsklassifikator. Im Grunde haben wir ein einzigartiges Modell mit sechs verschiedenen Klassen von Probanden entwickelt, das die Sturzprävention bei älteren Menschen vorhersagt, und nachdem wir eine externe Validierung mit einer siebten Klasse von Probanden durchgeführt haben, haben wir eine einzigartige Lösung erreicht. Abschnitt eins ist die Einführung in die Forschung, Abschnitt zwei befasst sich mit dem Forschungsdesign und der Datenanalyse, Abschnitt drei und vier enthalten eine ausführliche Entwicklung des Modells für die Variablenauswahl und einen Klassifikator. Abschließend wird die Schlussfolgerung gezogen und ein Ausblick auf die Zukunft der gesamten Studie gegeben.
About the author
Chandan Srivastava é investigador doutorado no Department de Enginyeria Química, Universitat Rovira i Virgili,Espanha. Obteve o seu mestrado e investigação no Departamento de Optimização e Segurança de Sistemas, Universidade de Tecnologia de Troyes, França. A sua área de investigação inclui a aprendizagem de máquinas, e o processamento de sinais biomédicos.
