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Nel mondo medico, l'ictus è una delle malattie più importanti che minacciano la vita umana nel mondo. Le cause di morte più comuni nel mondo sono l'ictus, le malattie cardiache e il cancro. Fortunatamente, l'ictus può essere prevenuto se i pazienti ad alto rischio vengono identificati prima che si verifichi un ictus. La diagnosi medica per la previsione dell'ictus è un processo complesso. Tuttavia, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per facilitare la previsione dell'ictus nelle fasi iniziali. Le prestazioni degli algoritmi di classificazione dipendono da un set di dati equilibrato, pertanto questo studio mira a implementare tecniche di dati sbilanciati come sottocampionamento, sovracampionamento e tecniche ibride per migliorare le prestazioni dei modelli di classificazione.

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9786208237943

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