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Prediction of polycystic ovary syndrome using machine learning with SFS and Boruta feature selection: an explainable AI approach
使用SFS和Boruta特征选择的机器学习预测多囊卵巢综合征：一种可解释的人工智能方法
相关领域
多囊卵巢 特征选择 人工智能 机器学习 集成学习 计算机科学 模式识别（心理学） 随机森林 特征（语言学） 分类器（UML） 集合预报 生物 哲学 胰岛素 胰岛素抵抗 内分泌学 语言学
网址
https://doi.org/10.1080/19396368.2025.2560839
AI链接 nih.govdoi.org
DOI
10.1080/19396368.2025.2560839 doi
其它 期刊：Systems Biology in Reproductive Medicine
作者：Monali Ramteke; Shital Raut
出版日期：2025-09-21
求助人
晴芷 在 2025-10-11 09:52:12 发布自天津，悬赏 30 积分
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