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Machine learning-based prediction of preeclampsia: a comparative study on model effectiveness
यह अध्ययन गंभीर वर्ग असंतुलन (class imbalance) वाले एक छोटे श्रीलंकाई समूह में प्री-एक्लेमप्सिया की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि SMOTE के साथ XGBoost जैसे एन्सेम्बल मेथड्स आशाजनक भेदभाव प्रदान करते हैं, लेकिन इस बात पर जोर दिया गया है कि सीमित नमूना आकार और बाहरी सत्यापन के अभाव के कारण परिणाम नैदानिक रूप से तैनात उपकरण के बजाय केवल पद्धतिगत व्यवहार्यता निष्कर्ष बने हुए हैं।