الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: غابة عشوائية
-
تحليل الحساسية العالمية في الغابات العشوائية: كشف أهمية المتغيرات التوليدية
2026 | المؤلف: Giulia Vannucci وآخرون | المجلة: Statistical Methods & Applications | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه الورقة طريقة RF_GS-VI، وهي نهج جديد لأهمية المتغيرات في الغابات العشوائية يدمج مبادئ التحليل الحساس العالمي. على عكس مقاييس أهمية المتغيرات التقليدية التي تركز فقط على الصلة التنبؤية، تهدف RF_GS-VI إلى تحديد الميزات التي تؤثر هيكليًا على الاستجابة ضمن عملية توليد البيانات (DGP). يظهر المؤلفون من خلال دراسات المحاكاة أن RF_GS-VI تعطي الأولوية…
-
الكشف عن مرض الكلى المزمن القابل للتفسير المدفوع بالبيانات باستخدام استيفاء البيانات القائم على RF وتعلم الميتا-إنسيبل
2026 | المؤلف: R. K. Gupta وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة للكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال إطار عمل منظم يعتمد على البيانات يهدف إلى تعزيز توقع مرض الكلى المزمن. الإطار الهجين المقترح يدمج تقنيات التقدير المعتمدة على غابة عشوائية (RF) لإدارة القيم المفقودة، وترميز الميزات الفئوية، وتقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لمعالجة عدم توازن الفئات. يستخدم محسن…
-
مصنف تكديس معزز بمعالجة مسبقة لاكتشاف الأمراض القلبية الوعائية العامة عبر مجموعات بيانات متنوعة
2026 | المؤلف: Adeel Ashraf وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الدراسة القضية الملحة للأمراض القلبية الوعائية (CVDs) من خلال تطوير نموذج تجميع معزز مسبقًا يهدف إلى تحسين دقة وقابلية تعميم التنبؤات الثنائية للأمراض القلبية الوعائية عبر مجموعات بيانات متنوعة. يستخدم النموذج المقترح خط أنابيب شامل للمعالجة المسبقة يتضمن تحويل الميزات، وبناء السمات المشتقة، والترميز، والتجميع باستخدام K-modes، جميعها تُجرى بعد فصل بيانات التدريب والاختبار…
-
الكشف المبكر عن مرض الكلى المزمن بناءً على نموذج تعلم آلي معزز بـ SURD
2026 | المؤلف: Ningning Xue وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة التحدي الكبير المتمثل في التنبؤ المبكر بالمخاطر في مرض الكلى المزمن (CKD) من خلال تقديم إطار تنبؤي جديد يجمع بين التعلم الآلي مع تحليل التفكيك الفريد المتناغم (SURD) من نظرية المعلومات السببية. باستخدام مجموعة بيانات UCI-CKD التي تحتوي على 400 عينة، طور الباحثون عشرة نماذج تصنيف، مع معالجة البيانات المفقودة من خلال…
-
نظام دعم القرار الذاتي المدفوع بالذكاء الاصطناعي للزراعة الذكية
2026 | المؤلف: N L Padma Swati وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نظام توقعات الزراعة الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم لتعزيز إنتاجية المحاصيل من خلال معالجة عدم الكفاءة في استخدام الأسمدة، والتعامل، واختيار المحاصيل. يستخدم النظام وكلاء ذكيين لتصنيف التربة، وتقدير معلمات التربة، واقتراح المحاصيل، وتوصية الأسمدة. حقق نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) دقة تصنيف بلغت 92.88% لأنواع التربة المختلفة، بينما قدم نموذج الغابة العشوائية…
-
تطوير وتحقق من نموذج تعلم الآلة للتنبؤ بارتفاع ضغط الدم المصاحب لدى مرضى السكري من النوع 2
2026 | المؤلف: Hailu Yang وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الدراسة الخطر القلبي الوعائي الكبير الذي تسببه ارتفاع ضغط الدم لدى مرضى السكري من النوع 2، مع تسليط الضوء على قيود النماذج التنبؤية الحالية التي غالبًا ما تفتقر إلى التحقق الخارجي وقابلية التفسير. كان الهدف هو تطوير نموذج غابة عشوائية عالي الأداء يدمج المقاييس السريرية، وعادات نمط الحياة، والعوامل الاجتماعية والاقتصادية للتنبؤ بخطر…
-
تعزيز رسم خرائط قابلية الفيضانات باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: تطبيق جديد لتأثيرات محلية متراكمة (ALE)
2026 | المؤلف: Abdulwaheed Tella وآخرون | المجلة: Water Resources Management | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لرسم خرائط تعرض الفيضانات الفعالة في المناطق الحضرية، مع التأكيد على التحدي المتمثل في تحقيق توازن بين قابلية تفسير النموذج ودقته التنبؤية في النمذجة البيئية. من خلال دمج التأثيرات المحلية المتراكمة (ALE) مع نماذج التعلم الآلي الجماعية – تحديدًا الانحدار اللوجستي (LR)، وغابة عشوائية (RF)، وزيادة التدرج القصوى (XGBoost) -…
-
مراقبة الكلوروفيل-أ في بحيرة فيوا، نيبال باستخدام صور الأقمار الصناعية والتعلم القائم على التجميع
2026 | المؤلف: Prayon Joshi وآخرون | المجلة: Frontiers in Environmental Science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تبحث الدراسة في ضعف البحيرات في المناطق التي تهيمن عليها الرياح الموسمية تجاه تغير المناخ والتغذية الزائدة، مع التركيز على الكلوروفيل-أ كعلامة رئيسية لكتلة الفيتوبلانكتون. باستخدام صور الأقمار الصناعية وتعلم الآلة، قامت الدراسة بتقييم 24 مجموعة من النماذج وصور الأقمار الصناعية لبحيرة فيوا، نيبال. تشير النتائج إلى أن نموذج التجميع الذي يجمع بين الانحدار باستخدام…
-
تحسين توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية باستخدام التعلم الآلي القابل للتفسير وتوازن البيانات
2026 | المؤلف: Raduana Khawla وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم هذه البحث إطار عمل مبتكر لتعلم الآلة (ML) مصمم لتعزيز توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD) من خلال معالجة القضايا الحرجة مثل عدم توازن الفئات وقابلية تفسير النموذج. يستخدم الإطار مجموعة من المصنفات – تعزيز التدرج (GB)، تعزيز التدرج المتطرف (XGB)، CatBoost (CB)، والأشجار الإضافية (ET) – ويشمل تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE) لتحقيق…
-
التنبؤ بمخاطر الأمراض القلبية الوعائية عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي
2026 | المؤلف: Suraiya Akhter وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)يتناول هذا القسم من ورقة البحث القضية الملحة لمرض القلب والأوعية الدموية (CVD)، والذي يُعتبر السبب الرئيسي للمراضة والوفيات على مستوى العالم. ويؤكد على ضرورة وجود أدوات تنبؤية فعالة لتسهيل تقييم المخاطر المبكر واتخاذ قرارات سريرية مستنيرة. يستكشف المؤلفون أربع استراتيجيات لاختيار الميزات—الارتباط بيرسون مع اختبار كاي-تربيع، وتقييم قائم على شجرة القرار المتناوبة (ADT)، وتقييم…