A Neutrosophic Random Forest Approach for Preeclamptic Risk Prediction with Uncertainty Quantification
This study presents a novel integration of Random Forest with neutrosophic logic to improve preeclampsia risk prediction while quantifying prediction uncertainty. Using clinical data from 352 patients, the model achieved 72.73% accuracy with high sensitivity (0.898) in identifying control cases, tho...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , , , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
University of New Mexico
2025-10-01
|
| سلاسل: | Neutrosophic Sets and Systems |
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://fs.unm.edu/NSS/10.NeutrosophicRandomForest.pdf |
| الوسوم: |
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|