Enhanced Prediction of Gut Microbiome-Related Diseases Using Hybrid Machine Learning Models
Diese Arbeit schlägt zwei neuartige, auf Stacking basierende hybride Ensemblemodelle (EM1 und EM2) vor, die mehrere Algorithmen des maschinellen Lernens integrieren, um die Genauigkeit und Robustheit der Vorhersage mikrobiombezogener Krankheiten im Vergleich zu herkömmlichen Einzelalgorithmen und Deep-Learning-Ansätzen signifikant zu verbessern.