Abstrato

AVALIAÇÃO DA APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NA PREDIÇÃO DE PAF

Ashraf Anwar, Said Ghoniemy

Neste artigo apresentamos a Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e a Rede Neural Artificial (RNA) como duas ferramentas de aprendizagem automática no problema de classificação de objetos Normal/PAF na Previsão de Fibrilação Atrial Paroxística (PAF). A PAF é uma doença realmente fatal e é o resultado da despolarização irregular e repetida dos átrios. Utilizando a base de dados de desafio de previsão da PAF (afpdb), dividimos os 30 minutos anteriores ao PAF em 6 períodos com 5 minutos cada. Em cada período sugerido obtemos o resultado da classificação utilizando uma máquina de vetores de suporte (SVM) e uma Rede Neural Artificial (RNA). A avaliação de desempenho dos dois classificadores é comparada de acordo com a sensibilidade, especificidade, previsibilidade positiva e precisão medidas. Os resultados indicam que o classificador SVM produz uma precisão de previsão ligeiramente superior à RNA. Os dois classificadores obtêm resultados significativos comparáveis ??aos resultados obtidos no mesmo campo na literatura