Analisi degli algoritmi di apprendimento automatico: KNN e K-Means per la guarigione degli anziani
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L'esplorazione del regno dell'apprendimento automatico comporta il monitoraggio della salute dei propri cari anziani, tracciando i loro movimenti per mantenerli in salute. I dataset creati registrando i movimenti del corpo delle persone anziane vengono inseriti nei modelli di apprendimento automatico per la previsione. In questo studio, si propone di confrontare due popolari algoritmi di apprendimento automatico KNN e K-Means per parametri come l'accuratezza e la precisione. L'invecchiamento della popolazione è diventato un problema importante in tutto il mondo, poiché rappresenta una sfida ...
L'esplorazione del regno dell'apprendimento automatico comporta il monitoraggio della salute dei propri cari anziani, tracciando i loro movimenti per mantenerli in salute. I dataset creati registrando i movimenti del corpo delle persone anziane vengono inseriti nei modelli di apprendimento automatico per la previsione. In questo studio, si propone di confrontare due popolari algoritmi di apprendimento automatico KNN e K-Means per parametri come l'accuratezza e la precisione. L'invecchiamento della popolazione è diventato un problema importante in tutto il mondo, poiché rappresenta una sfida significativa per i sistemi sanitari. Il deterioramento della salute negli individui anziani è multifattoriale ed è essenziale sviluppare modelli predittivi per identificare potenziali rischi per la salute e intervenire precocemente. Questo studio si propone di esplorare l'uso degli algoritmi KNN (K-Nearest Neighbours) e K Means per analizzare i dati sulla salute degli anziani. Lo studio ha raccolto e analizzato i dati di una coorte di individui anziani, compresi i parametri demografici, di stile di vita e clinici. L'algoritmo KNN è stato utilizzato per prevedere la probabilità di sviluppare malattie croniche, come il diabete, l'ipertensione e le malattie cardiovascolari, sulla base delle caratteristiche di input.
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