Approche unifiée pour la prédiction de la maladie d'Alzheimer

La maladie d'Alzheimer est une maladie neurodégénérative qui détruit les fonctions cognitives du cerveau et diminue la mémoire cérébrale. Ce travail propose une exploration approfondie de l'utilisation d'un modèle ml classique hybride pour la prédiction de la maladie d'Alzheimer. Grâce à la combinaison de divers algorithmes, ces modèles hybrides s'efforcent d'améliorer la précision et la robustesse de la prédiction. La recherche aborde également le défi du plagiat en adhérant aux directives éthiques et en garantissant l'originalité du travail. Le travail comprend une analyse des algorithmes ml classiques, le développement de modèles hybrides, des résultats expérimentaux et la discussion des résultats. En outre, des figures et des illustrations pertinentes sont incluses pour améliorer la compréhension et fournir une représentation visuelle des résultats de la recherche. Ml offre la possibilité d'améliorer l'AD. La performance du modèle hybride a été calculée en utilisant le rapport de classification et les mesures de précision. Le développement d'un modèle prédictif de la maladie d'Alzheimer implique des étapes essentielles telles que le prétraitement, l'extraction des caractéristiques et la classification.