Výsledky vyhledávání - "SHAP (Shapley Additive explanations)"

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Creating machine learning models that interpretably link systemic inflammatory index, sex steroid hormones, and dietary antioxidants to identify gout using the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method

Autor: Shunshun Cao, Yangyang Hu

Publikováno v: Frontiers in Immunology, Vol 15 (2024)

BackgroundThe relationship between systemic inflammatory index (SII), sex steroid hormones, dietary antioxidants (DA), and gout has not been determined. We aim to develop a reliable and interpretable machine learning (ML) model that links SII, sex st

Externí odkaz: https://doaj.org/article/8a554d9ad25f4980a7d1d7d0cee3506e

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Exploring machine learning algorithms to predict acute respiratory tract infection and identify its determinants among children under five in Sub-Saharan Africa

Autor: Tirualem Zeleke Yehuala, Bezawit Melak Fente, Sisay Maru Wubante, Nebiyu Mekonnen Derseh

Publikováno v: Frontiers in Pediatrics, Vol 12 (2024)

BackgroundThe primary cause of death for children under the age of five is acute respiratory infections (ARI). Early predicting acute respiratory tract infections (ARI) and identifying their predictors using supervised machine learning algorithms is

Externí odkaz: https://doaj.org/article/a31e70daa1f14d17bdcc4008ae418551

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Enhancing prediction and analysis of UK road traffic accident severity using AI: Integration of machine learning, econometric techniques, and time series forecasting in public health research

Autor: Md Abu Sufian, Jayasree Varadarajan, Mingbo Niu

Publikováno v: Heliyon, Vol 10, Iss 7, Pp e28547- (2024)

This research project explored into the intricacies of road traffic accidents severity in the UK, employing a potent combination of machine learning algorithms, econometric techniques, and traditional statistical methods to analyse longitudinal histo

Externí odkaz: https://doaj.org/article/85cb0e8b70674f60a3bbf7f3af81015f

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Explainable machine learning on clinical features to predict and differentiate Alzheimer's progression by sex: Toward a clinician-tailored web interface

Autor: D'Amore, Fabio Massimo ^a, Moscatelli, Marco ^b, Malvaso, Antonio ^c, D'Antonio, Fabrizia ^{d, e}, Rodini, Marta ^d, Panigutti, Massimiliano ^{d, e}, Mirino, Pierandrea ^{a, f}, Carlesimo, Giovanni Augusto ^{d, g}, Guariglia, Cecilia ^{d, e}, Caligiore, Daniele ^{a, f, ⁎}

Publikováno v: In Journal of the Neurological Sciences 15 January 2025 468

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

XAI-Augmented Voting Ensemble Models for Heart Disease Prediction: A SHAP and LIME-Based Approach

Autor: Nermeen Gamal Rezk, Samah Alshathri, Amged Sayed, Ezz El-Din Hemdan, Heba El-Behery

Publikováno v: Bioengineering, Vol 11, Iss 10, p 1016 (2024)

Ensemble Learning (EL) has been used for almost ten years to classify heart diseases, but it is still difficult to grasp how the “black boxes”, or non-interpretable models, behave inside. Predicting heart disease is crucial to healthcare, since i

Externí odkaz: https://doaj.org/article/add4a20c88de4d2f871d6e0768213b22

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

Factor analysis based on SHapley Additive exPlanations for sepsis-associated encephalopathy in ICU mortality prediction using XGBoost — a retrospective study based on two large database

Autor: Jiayu Guo, Hongtao Cheng, Zicheng Wang, Mengmeng Qiao, Jing Li, Jun Lyu

Publikováno v: Frontiers in Neurology, Vol 14 (2023)

ObjectiveSepsis-associated encephalopathy (SAE) is strongly linked to a high mortality risk, and frequently occurs in conjunction with the acute and late phases of sepsis. The objective of this study was to construct and verify a predictive model for

Externí odkaz: https://doaj.org/article/610ac5f6b4b149de9534ccdf7de2ecf1

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání