Ulteriori informazioni
Este libro se basa en que los algoritmos de aprendizaje automático y los métodos estadísticos basados en rangos son una mejor opción para desarrollar un modelo robusto en situaciones lógicas. Hemos diseñado una configuración experimental para la recogida de datos, hemos desarrollado una clase única de modelo que incluye la selección de variables y los métodos de detección. Las variables significativas seleccionadas proporcionan una clase única de modelo para los seis participantes. Destacamos que las mejores variables seleccionadas tienen buena información para el desarrollo del modelo, y cada variable seleccionada no tiene error, es decir, AUC=1, con la selección hacia adelante y el clasificador de descripción de datos de vectores de apoyo. Básicamente, desarrollamos una clase única de modelo utilizando seis clases diferentes de sujetos, prediciendo la prevención de caídas de los ancianos, y después de hacer la validación externa con la séptima clase de sujetos, llegamos a una solución única. La sección uno es la introducción de la investigación, la sección dos trata sobre el diseño de la investigación y el análisis de los datos, las secciones tres y cuatro dan un desarrollo extenso del modelo para la selección de variables y un clasificador de clase. Por último, se presenta la conclusión y el aspecto futuro de todo el estudio.
Info autore
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.
