Enhanced Prediction of Gut Microbiome-Related Diseases Using Hybrid Machine Learning Models
यह शोध पत्र दो नवीन स्टैकिंग-आधारित हाइब्रिड एनसेम्बल मॉडल (EM1 और EM2) प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक एकल-एल्गोरिदम और डीप लर्निंग दृष्टिकोणों की तुलना में गट माइक्रोबायोम से संबंधित रोगों के पूर्वानुमान की सटीकता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एकीकृत करते हैं।