Tptm-hann-ga: un marco de optimización de hiperparámetros novedoso que integra el método de Taguchi, una red neuronal artificial y un algoritmo genético para la predicción precisa del riesgo de enfermedades cardiovasculares
Autores: Lin, Chia-Ming; Lin, Yu-Shiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Tptm-hann-ga: un marco de optimización de hiperparámetros novedoso que integra el método de Taguchi, una red neuronal artificial y un algoritmo genético para la predicción precisa del riesgo de enfermedades cardiovasculares
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Predicción
Enfermedad cardiovascular
Marco de trabajo
Hiperparámetros
Red neuronal artificial
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
La predicción oportuna y precisa del riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) es esencial para una prevención e intervención efectivas.
Descripción
La predicción oportuna y precisa del riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) es esencial para una prevención e intervención efectivas.