In this thesis work, methods of support to diagnostic screening will be described and compared, through the use of machine learning algorithms, specifically Random Forest, Lasso system and hierarchical clustering techniques, able to generate a ranking in terms of power of prediction (c-statistics) for outcome, which will be defined as an MMSE score below 24.

Nel presente lavoro di tesi verranno descritti e confrontati metodi di supporto allo screening diagnostico, mediante l’uso di algoritmi di machine learning, nello specifico Random Forest, sistema Lasso e tecniche di Clusterings gerarchici, in grado di generare un ranking in termini di potere di predizione (c-statistics) per l’outcome, che sarà definito come un punteggio al MMSE inferiore a 24.

IMPLEMENTAZIONE E CONFRONTO DI METODOLOGIE DI CLASSIFICAZIONE IN STUDI DI POPOLAZIONE ANZIANA

LAERA, FRANCESCA
2020/2021

Abstract

In this thesis work, methods of support to diagnostic screening will be described and compared, through the use of machine learning algorithms, specifically Random Forest, Lasso system and hierarchical clustering techniques, able to generate a ranking in terms of power of prediction (c-statistics) for outcome, which will be defined as an MMSE score below 24.
2020
IMPLEMENTATION AND COMPARISON OF CLASSIFICATION METHODOLOGIES IN OLDER POPULATION STUDIES
Nel presente lavoro di tesi verranno descritti e confrontati metodi di supporto allo screening diagnostico, mediante l’uso di algoritmi di machine learning, nello specifico Random Forest, sistema Lasso e tecniche di Clusterings gerarchici, in grado di generare un ranking in termini di potere di predizione (c-statistics) per l’outcome, che sarà definito come un punteggio al MMSE inferiore a 24.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14253/109580