Einheitlicher Ansatz für die Alzheimer-Vorhersage

Die Alzheimer-Krankheit, auch bekannt als AD, ist eine neurodegenerative Erkrankung, die die kognitive Funktion des Gehirns zerst?rt und auch das Ged?chtnis des Gehirns beeintr?chtigt. Diese Arbeit bietet eine gr?ndliche Untersuchung der Verwendung eines hybriden klassischen ml-Modells f?r die Alzheimer-Vorhersage. Durch die Kombination verschiedener Algorithmen versuchen diese Hybridmodelle, die Vorhersagegenauigkeit und Robustheit zu verbessern. Die Forschung befasst sich auch mit der Herausforderung des Plagiats, indem sie ethische Richtlinien einh?lt und die Originalit?t der Arbeit sicherstellt. Die Arbeit umfasst eine Analyse der klassischen ml-Algorithmen, die Entwicklung hybrider Modelle, experimentelle Ergebnisse und die Diskussion der Ergebnisse. Zus?tzlich sind relevante Abbildungen und Illustrationen enthalten, um das Verst?ndnis zu verbessern und die Forschungsergebnisse visuell darzustellen. Ml bietet das Potenzial zur Verbesserung von AD. Die Leistung des Hybridmodells wurde anhand von Klassifizierungsbericht und Genauigkeitsmetriken berechnet. Die Entwicklung eines Vorhersagemodells f?r Alzheimer umfasst wesentliche Schritte wie Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung.