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Datensatz

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  Evaluation of Machine Learning Methods for the Long-Term Prediction of Cardiac Diseases

Schlemmer, A., Zwirnmann, H., Zabel, M., Parlitz, U., & Luther, S. (2014). Evaluation of Machine Learning Methods for the Long-Term Prediction of Cardiac Diseases. In 8th Conference of the ESGCO (pp. 157-158). IEEE.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schlemmer, Alexander1, Autor           
Zwirnmann, Henning1, Autor           
Zabel, Markus, Autor
Parlitz, Ulrich1, Autor           
Luther, Stefan1, Autor           
Affiliations:
1Research Group Biomedical Physics, Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization, Max Planck Society, ou_2063288              

Inhalt

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Schlagwörter: MYOCARDIAL-INFARCTION
 Zusammenfassung: We evaluate several machine learning algorithms in the context of long-term prediction of cardiac diseases. Results from applying K Nearest Neighbors Classifiers (KNN), Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) to data from a cardiological long-term study suggests that multivariate methods can significantly improve classification results. SVMs were found to yield the best results in Matthews Correlation Coefficient and are most stable with respect to a varying number of features.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2014
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: eDoc: 708932
DOI: 10.1109/ESGCO.2014.6847567
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 8th Conference of the European-Study-Group-on-Cardiovascular-Oscillations (ESGCO)
Veranstaltungsort: Trento, Italy
Start-/Enddatum: 2014-05-25 - 2014-05-28

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 8th Conference of the ESGCO
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 157 - 158 Identifikator: ISBN: 978-1-4799-3969-5