在老年人健康监测中解决缺失数据挑战:统计和机器学习计算方法的研究
Gabriel-Vasilică Sasu1, Bogdan-Iulian Ciubotaru2, Nicolae Goga3
1Faculty of Automatic Control and Computers, National University of Science and Technology Politehnica Bucharest, 060042 Bucharest, Romania.
K-Nearest Neighbors (KNN) 和支持矢量机器 (SVM) 有效地处理老年人脆弱性监测系统中缺少的数据. 这些方法在各种缺失数据场景中表现优于其他方法,提高了医疗保健数据质量.
科学领域:
- 老年人医疗保健技术 技术
- 数据科学和机器学习
- 生物医学信息学 生物医学信息学
背景情况:
- 缺少数据在老年医疗保健中构成了重大挑战,特别是对于脆弱性监测系统.
- 保持数据质量对于检测老年人脆弱洞察力的模型的性能至关重要.
研究的目的:
- 探索先进的归算技术,以提高老年人脆弱性监测系统中的数据质量.
- 在不同的缺失数据机制 (MCAR,MAR,MNAR) 下评估各种归算方法的性能.
主要方法:
- 在智能手数据集中模拟缺失数据机制 (MCAR, MAR, MNAR).
- 评估的归算方法:EM,矩阵完成,贝叶斯网络,KNN,SVM,GAINs,VAE和GRU-D.
- 性能指标包括正常化的平均平方误差 (MSE),平均绝对误差 (MAE) 和R2.
主要成果:
- 在所有缺失数据机制中,K-Nearest Neighbors (KNN) 和支持向量机 (SVM) 始终优于其他方法.
- 在随机失踪 (MAR) 和随机完全失踪 (MCAR) 条件下,KNN和SVM表现出卓越的性能.
- 在MNAR (Missing Not at Random) 环境中,KNN和SVM的表现非常强,超过了GRU-D和VAE.
结论:
- 归算方法的选择应基于缺失数据机制的特定特征.
- 在医疗保健应用中,KNN和SVM为处理缺失数据提供了多功能性和可靠性.
- 建议像cINnAMON项目中的混合方法,以支持处于危险的老年人.
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