تستكشف هذه الورقة البحثية فعالية التحقق المتقاطع في تعزيز أداء نماذج التعلم الآلي المطبقة على مجموعات بيانات أمراض القلب. تستخدم الدراسة عملية جديدة لتحضير البيانات، تشمل تعويض الميزات العددية بالمتوسط، والميزات الفئوية باستخدام طرق كاي-تربيع، وتطبيق التطبيع. يتم مقارنة أربعة نماذج—الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، أقرب جار (KNN)، وغابة عشوائية (RF)—من خلال التحقق…

تتناول ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) لتحسين التشخيص المبكر لمرض السكري، وهو حالة مزمنة مرتبطة بمضاعفات صحية خطيرة مثل السكتة الدماغية وفشل القلب. باستخدام مجموعة بيانات السكري الهندي PIMA (PIDD)، التي تتكون من 768 حالة و9 ميزات، تؤكد الدراسة على أهمية خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك تعويض المتوسط وتطبيع البيانات، قبل تدريب…