Skip to content
Publicar y Distribuir
Soluciones de Publicación
Soluciones de Distribución
Servicios bibliotecarios
Temas
Arquitectura y diseño
Artes
Ciencias Sociales
Ciencias de la Información y Bibliotecas, Estudios del Libro
Ciencias de la vida
Ciencias de los materiales
Deporte y tiempo libre
Estudios clásicos y del Cercano Oriente antiguo
Estudios culturales
Estudios judíos
Farmacia
Filosofía
Física
Geociencias
Historia
Informática
Ingeniería
Interés general
Ley
Lingüística y semiótica
Literatura
Matemáticas
Medicina
Música
Negocios y Economía
Química
Química industrial
Teología y religión
Publicaciones
Revistas
Libros
Actas
Editoriales
Journal Matcher
Blog
Contacto
Buscar
Español
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrito
Home
Revistas
ARS Medica Tomitana
Volumen 30 (2024): Edición 2 (Mayo 2024)
Acceso abierto
Statistical and Machine Learning-Based Predictive Models for Gestational Diabetes Mellitus Prevention
Hanane Zermane
Hanane Zermane
Laboratory of Automation and Manufacturing, Industrial Engineering Department, Batna 2 University
Batna, Algeria
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Zermane, Hanane
y
Adel Kalla
Adel Kalla
Laboratory of Biotechnology of Bioactive Molecules and Cellular Pathophysiology, Microbiology and Biochemistry Department, Batna 2 University
Batna, Algeria
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Kalla, Adel
21 ago 2024
ARS Medica Tomitana
Volumen 30 (2024): Edición 2 (Mayo 2024)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Referencias
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Descargar portada
Publicado en línea:
21 ago 2024
Páginas:
38 - 55
DOI:
https://doi.org/10.2478/arsm-2024-0007
Palabras clave
Gestational Diabetes Mellitus
,
Data Analysis
,
Predictive Models
,
Ascending Hierarchical Clustering
,
Multiple Corresponding Analysis
,
Machine Learning
,
Cascade Forest Classifier
,
Random Forest Classifier
© 2024 Hanane Zermane et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
