Новости

В новом исследовании оценили эффективность алгоритмов машинного обучения для классификации уровней ожирения на основе антропометрических индексов, полученных с помощью биоэлектрического импеданса. Алгоритм случайного леса показал наилучшие результаты.

Исследователи Швейцарского национального банка улучшили модель прогнозирования инфляции на основе машинного обучения, увеличив точность предсказаний на 5-6%.

Исследование распределения видов Anopheles gambiae s.l. в штате Осун, Нигерия, с использованием модели случайного леса показало, что An. coluzzii является доминирующим видом. Модель предсказывает подходящие места обитания в центральной части штата, что поможет в борьбе с малярией.

В новом исследовании предложен инновационный подход к классификации рака груди, который сочетает алгоритм оптимизации Seagull (SGA) для выбора признаков и классификатор Random Forest (RF) для повышения точности диагностики. Метод продемонстрировал выдающуюся точность до 99,01% с использованием всего 22 генов.

Представлен новый механизм обнаружения вторжений в IoT-сетях, основанный на усовершенствованной оптимизации серых волков (EGWO) и алгоритме случайного леса. Исследование демонстрирует высокую точность и эффективность в выявлении кибератак.

Исследование применяет метод итеративного случайного леса для выявления пациентов с высоким риском осложнений после некардиохирургических операций, основываясь на данных из Японии.

Исследование показывает, что модели машинного обучения, в частности метод случайного леса, могут соперничать с традиционным EKFC-уравнением в предсказании функции почек.