Підхід до машинного навчання для раннього прогнозування ризику зайвої ваги та ожиріння у молодих людей

Анотація

Ключові слова

1. Вступ

Серія Health Survey England (HSE) була створена для того, щоб стежити за змінами у здоров’ї нації [8]. Опитування було розроблене з метою отримання інформації про певні стани здоров'я та інші фактори ризику, що впливають на них. Повідомлялося, що у 2013 році 26% чоловіків та 24% жінок страждали ожирінням. 41% чоловіків та 33% жінок мали надлишкову вагу, але не страждали ожирінням. Перегляд цих сукупних показників викликає занепокоєння, оскільки 67% чоловіків та 57% жінок перевищують свою нормальну вагу за своїм зростом.

Пов’язана робота: Цей розділ обговорює застосування методів машинного навчання у здоров’ї та підходи до боротьби з ожирінням.

Методи: Цей розділ стосується попередньої обробки даних, застосування алгоритмів ML для класифікації незбалансованих даних, методів, що використовуються для лікування дисбалансу даних та оцінки відповідних алгоритмів для підвищення точності прогнозування.

Обговорення: Обговорюються ефективність алгоритмів ML та їх вплив на точність прогнозування.

Висновок та подальша робота: Стаття підсумовує виконану роботу та випробувані проблеми. Обговорюється подальша робота, яка ґрунтується на цьому дослідженні.

2 Пов’язана робота

2.1 Програми машинного навчання в галузі охорони здоров’я

2.2 Методи машинного навчання для боротьби з ожирінням

принаймні відповідати поведінці людини, яка приймає рішення

бути достатньо загальними та обробляти широкий діапазон змін

бути застосовним у практичних ситуаціях із доведеним ступенем успіху