Abordagem unificada para a previs��o da doen��a de Alzheimer

A doença de Alzheimer conhecida principalmente como DA é uma doença neuro-degenerativa que destrói a função cognitiva do cérebro e também diminui a memória cerebral. Este trabalho oferece uma exploração exaustiva da utilização de modelos híbridos de ml clássicos para a previsão da DA. Através da combinação de vários algoritmos estes modelos híbridos esforçam-se por aumentar a precisão e a robustez da previsão. A investigação também aborda o desafio do plágio respeitando as directrizes éticas e garantindo a originalidade do trabalho. O trabalho inclui uma análise dos algoritmos clássicos de ml o desenvolvimento de modelos híbridos resultados experimentais e a discussão das conclusões. Além disso são incluídas figuras e ilustrações relevantes para melhorar a compreensão e fornecer uma representação visual dos resultados da investigação. O algoritmo Ml oferece o potencial para melhorar a AD. O desempenho do modelo híbrido foi calculado utilizando o relatório de classificação e as métricas de exatidão. O desenvolvimento de um modelo preditivo de DA envolve etapas essenciais como o pré-processamento a extração de características e a classificação.