تتناول هذه الدراسة القضية الشائعة للبيانات المفقودة في مجموعات البيانات المنظمة من خلال اقتراح إطار مفاهيمي يدمج طرق الإحلال المختلفة. تستند الأبحاث إلى مراجعة منهجية لـ 58 دراسة، والتي حددت العوامل الرئيسية التي تؤثر على اختيار تقنيات الإحلال المثلى. تم تصميم الإطار لتوجيه الباحثين في اختيار الطرق المناسبة بناءً على الخصائص المحددة لمجموعات بياناتهم، مما…

تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتقدير تُسمى “الإزالة التكرارية للميزات – ميس فورست” (RFE-MF)، تهدف إلى تحسين جودة تقدير البيانات في مجموعات البيانات الطبية من خلال تقليل تأثير الميزات غير ذات الصلة. تقارن الدراسة بين RFE-MF وأربع تقنيات تقدير تقليدية – المتوسط/الوضع، الجيران الأقرب (kNN)، التقدير المتعدد بواسطة المعادلات المتسلسلة (MICE)، وميس فورست الأصلية (MF)…

في هذا القسم، يناقش المؤلفون أهمية نماذج توقع المخاطر في اتخاذ القرارات السريرية والتحديات التي تطرحها أحجام العينات الصغيرة أثناء تطوير النموذج. يبرزون قياسين حاسمين لتقييم أداء النموذج: ميل المعايرة (CS)، الذي يشير إلى الإفراط في ملاءمة النموذج، ومتوسط خطأ التوقع المطلق (MAPE)، الذي يقيم دقة التوقعات. تم اقتراح صيغ حديثة لحساب حجم العينة اللازم…