Development of New Hybrid Models for Prediction of Maximal Oxygen Uptake (VO2max) Using Machine Learning Methods Combined with Feature Selection Algorithms

Sprache: Englisch

Verlag: GRIN Verlag Jan 2022, 2022

3346551075 / 9783346551078

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Doctoral Thesis / Dissertation from the year 2017 in the subject Engineering - Computer Engineering, grade: 100.00/100.00, Çukurova University, language: English, abstract: The purpose of this thesis is twofold. The first purpose is to develop new hybrid feature selection-based maximal oxygen uptake (VO2max) prediction models using for the first time the double and triple combinations of maximal, submaximal and questionnaire variables. Several machine learning methods including Support Vector Machine, artificial neural network-based and tree-structured methods combined individually with three feature selectors Relief-F, minimum redundancy maximum relevance (mRMR) and maximum-likelihood feature selector (MLFS) have been applied for model development. The second purpose is to design a new ensemble feature selector, which aggregates the consensus properties of Relief-F, mRMR and MLFS to produce more robust decisions about the set of relevantly identified VO2max predictors and to create more accurate prediction models. Using 10-fold cross validation on three different datasets, the performance of prediction models has been evaluated by calculating their multiple correlation coefficients (R's) and root mean squared errors (RMSE's). The results show that compared with the results of the other regular feature selection-based models in literature, the reported values of R and RMSE of the hybrid models in this thesis are considerably more accurate. Furthermore, prediction models based on the proposed ensemble feature selector outperform the models created by individually using the Relief-F, mRMR or MLFS, achieving similar or ideally up to 12.46% lower error rates on the average. 148 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783346551078

Titel
Development of New Hybrid Models for Prediction of Maximal Oxygen Uptake (VO2max) Using Machine Learning Methods Combined with Feature Selection Algorithms
Autor
Fatih Abut
Verlag
GRIN Verlag Jan 2022
Veröffentlichungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3346551075
ISBN-13
9783346551078
Artikelgewicht
225 Gramm
Abmessungen
210x148x11 mm

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