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详细简洁

排序：

Evaluation of Machine Learning Approaches for Cirrhosis Survival Prediction 3

Evaluation of Machine Learning Approaches for Cirrhosis Surv...

引用

3rd International Conference on Intelligent and Innovative Technologies in Computing, Electrical and Electronics, IITCEE 2025

作者： Rengaraj, Nivedha Vamsi, Katragunta Mahanth Vijayaraghavan, Gagandeep Srm Institute of Science and Technology Department of Information Technology Chennai India Vellore Institute of Technology Chennai India

ISBN: (纸本)9798331515911

Cirrhosis is a fatal condition characterized by irreversible scarring and loss of liver function. Prediction of cirrhosis treatment outcomes at an early and precise manner is difficult be- cause of issues like data imbalance, feature dimensionality, noises and outliers prevalent in clinical dataset. This study examines the use of supervised machine learning approaches to support this prediction in cirrhosis patients. We analyze the performance of seven predictive models, such as Decision Trees, Random Forests, gradient boosting Machines (GBMs), K-Nearest Neighbors, Extra Trees, and logistic regression based on their accuracy, F-1 score, Recall, Precision, and Matthews Correlation Coefficient (MCC). Outlier detection using isolation forests is used to refine data quality, while SMOTE resampling addresses class imbalance and a Genetic Algorithm optimizes feature selection for improved model performance. LightGBM and XGBoost proved to be the most successful methods with an AUC of 0.94. The combination of XG- Boost with Genetic Algorithms demonstrates superior predictive power, marking a novel methodology for automating liver disease diagnosis. The results show that the combination of the XGBoost algorithm and Genetic Algorithms is best suited for automating liver disease diagnosis. This methodology promotes early diagnosis and intervention based on improvements in the efficiency and precision of predictions. © 2025 IEEE.

关键词： CatBoost Extra Trees KNN LightGBM Liver Cirrhosis Health logistic regression histogram gradient boosting Machine Learning Random Forest XGBoost

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