Biomedical Signal Processing and Control· 2017Q1
Karar Ağacı ve Rastgele Orman Modelleri Antikor Uyumsuzluğu Olan Böbrek Nakli Sonuçlarını Tahmin Ediyor
Decision tree and random forest models for outcome prediction in antibody incompatible kidney transplantation
- 367atıf
- Q1SCImago
- 2017yıl
Kısa özet
Karar Ağacı (DT) ve Rastgele Orman (RF) modelleri, küçük bir veri seti (n=80) kullanarak %85 doğrulukla erken böbrek nakli reddini başarıyla tahmin etti ve anahtar risk faktörleri olarak donör spesifik IgG antikorlarını, IgG4 alt sınıf seviyelerini ve HLA uyumsuzluklarını belirledi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Transplantasyon (Organ Nakli)
TransplantationMedicine