SLB - SMOTE logistic blending hybrid machine learning model for chronic polycystic ovary syndrome prediction with correlated feature selection

多囊卵巢 特征选择 特征(语言学) 选择(遗传算法) 计算机科学 人工智能 逻辑回归 机器学习 模式识别(心理学) 医学 内科学 胰岛素 胰岛素抵抗 哲学 语言学
作者
S. Vairachilai,Devarakonda Anuhya,Anjana Tirkey,S. P. Raja
出处
期刊:Informatics for Health & Social Care [Informa]
卷期号:: 1-22
标识
DOI:10.1080/17538157.2024.2405868
摘要

In this study, we aimed to develop a machine learning (ML) model for predicting Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) based on demographic, clinical, and biochemical parameters.

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