Classification of Real Imbalanced Cardiovascular Data Using Feature Selection and Sampling Methods: A Case Study with Neural Networks and Logistic Regression

Bektas Jale; Ibrikci Turgay; Ozcan Ismail Turkay

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Classification of Real Imbalanced Cardiovascular Data Using Feature Selection and Sampling Methods: A Case Study with Neural Networks and Logistic Regression

机译：使用特征选择和采样方法对真实不平衡心血管数据进行分类 - 以神经网络和逻辑回归为例

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Coronary Artery Disease (CAD) is very common among the major types of cardiovascular diseases, and there are several studies created with different features including data that is collected from patients for timely diagnosis of CAD.

机译：冠状动脉疾病（CAD）在主要类型的心血管疾病中是非常常见的，并且有几项研究具有不同的特征，包括从患者收集的数据，以便及时诊断CAD。

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来源
《International Journal of Artificial Intelligence Tools: Architectures, Languages, Algorithms》 |2017年第6期|共12页
作者
Bektas Jale; Ibrikci Turgay; Ozcan Ismail Turkay;
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作者单位

Mersin Univ Sch Appl Technol &

Management Comp Technol &

Informat Syst TR-33730 Erdemli Mersin Turkey;

Cukurova Univ Dept Elect Elect Engn TR-01330 Adana Turkey;

Mersin Univ Hosp Dept Cardiol Mersin Turkey;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
Neural networks; logistic regression analysis; sampling methods; coronary artery disease; imbalanced datasets;

机译：神经网络;物流回归分析;取样方法;冠状动脉疾病;不平衡的数据集;
入库时间 2022-08-20 02:01:37

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