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...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
University of New Mexico
2025-10-01
|
| Loạt: | Neutrosophic Sets and Systems |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://fs.unm.edu/NSS/10.NeutrosophicRandomForest.pdf |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|