- 本研究は、脳卒中患者の退院時におけるトイレ関連活動の自立性を予測するために、ロジスティック回帰（LR）と5つの機械学習アルゴリズム（決定木[DT]、サポートベクターマシン[SVM]、人工ニューラルネットワーク[ANN]、k近傍法[KNN]、アンサンブル学習[EL]）を比較した後ろ向き研究である。
脳卒中リハビリテーションの予測モデルにおけるトイレ関連の自立度に対するSVMとLRの優れた精度
AIによる要点抽出
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