Feature Contributions and Predictive Accuracy in Modeling Adolescent Daytime Sleepiness Using Machine Learning: The MeLiSA Study.
Autor: | Mamun, Mohammed A.1,2,3 (AUTHOR) johurul@hotmail.com, Misti, Jannatul Mawa1 (AUTHOR) misti.jannatulmawa@gmail.com, Hasan, Md Emran1,4 (AUTHOR) writetoemran@gmail.com, Al-Mamun, Firoj1,2,3 (AUTHOR) firojphiju@gmail.com, ALmerab, Moneerah Mohammad5 (AUTHOR) mmalmreab@pnu.edu.sa, Islam, Johurul2,6 (AUTHOR), Muhit, Mohammad2,6 (AUTHOR), Gozal, David7 (AUTHOR) gozal@marshall.edu |
---|---|
Zdroj: | Brain Sciences (2076-3425). Oct2024, Vol. 14 Issue 10, p1015. 20p. |
Databáze: | Academic Search Ultimate |
Externí odkaz: | |
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje | K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit. |