📄 चिकित्सा
Avoiding Data Leakage in Machine Learning Models for Diabetes and Hypertension Classification Using Routine Occupational Health Screening Data
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मधुमेह और उच्च रक्तचाप वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल में फास्टिंग ब्लड ग्लूकोज और रक्तचाप जैसे परिणाम-निर्धारक भविष्यवक्ताओं को शामिल करने से गंभीर डेटा लीकेज और कृत्रिम रूप से बढ़ी हुई प्रदर्शन क्षमता होती है, जबकि इन चरों को नियमित व्यावसायिक स्क्रीनिंग डेटा का उपयोग करके बाहर रखने वाले मॉडल मध्यम लेकिन नैदानिक रूप से यथार्थवादी सटीकता प्राप्त करते हैं और आयु, बीएमआई तथा मनोवैज्ञानिक संकट जैसे कारकों के भविष्य कहने वाले मूल्य को उजागर करते हैं।