แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Multi-class classification of metabolic syndrome group using ensemble learning based methods

keyword: Machine Learning
MeSH: Ensemble learning (Machine learning) -- 307073
Classification :.DDC: e-Theses
; Ensemble Learning
MeSH: Metabolic syndrome
MeSH: Cardiovascular system
MeSH: Diabetes
MeSH: Hypertension
MeSH: Computer Engineering
LCSH: Ensemble learning (Machine learning) -- 307073
LCSH: Metabolic syndrome
LCSH: Cardiovascular system
LCSH: Diabetes
LCSH: Hypertension
Abstract: Currently, metabolic syndrome, the leading cause of most non-communicable diseases, has been overlooked because it is common and does not cause illness at the early stage. This study aimed to classify the group of metabolic syndromes including diabetes, cardiovascular disease, and hypertension using an ensemble learning-based method. The data was collected from three sub-districts in the province of Chiang Rai: Mae Khao Tom, Nang Lae, and Tha Sud, with a total of 1,605 records. This study measured model performance using multi-class classification models including Random Forest, Extra Trees, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Gradient Boosting, and Decision Tree. Accuracy, Recall, and F1-scores were used to determine performance and the best model values. From the experimental results, Gradient Boosting outperformed other models with 95.25% accuracy, 95.24% precision, 95.26% recall, and 95.24% F1-scores.
LCSH: Computer Engineering
Mae Fah Luang University. Learning Resources and Educational Media Center
Address: CHIANG RAI
Email: library@mfu.ac.th
Role: Advisor
Created: 2023
Modified: 2023-12-14
Issued: 2023-12-14
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber: e-Theses
eng
©copyrights Mae Fah Luang University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 136962.pdf 5.65 MB18 2026-05-26 18:16:01
ใช้เวลา
0.02495 วินาที

Captain Sukchayanan
Title Contributor Type
Multi-class classification of metabolic syndrome group using ensemble learning based methods
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Captain Sukchayanan
Punnarumol Temdee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Punnarumol Temdee
Title Creator Type and Date Create
Elderly falling risk screening system using multidisciplinary case based reasoning
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
Punnarumol Temdee;Vites Longani;Nopasit Chakpitak;Pradorn Sureephong;Noppon Choosri
Worasak Rueangsirarak
วิทยานิพนธ์/Thesis
Raw material supplier selection for small and medium enterprises
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Asst. Prof. Punnarumol Temdee, Ph. D.
Supansa Chaising
วิทยานิพนธ์/Thesis
Personalised learning method for online learning
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Asst. Prof. Punnarumol Temdee, Ph. D.;Santichai Wicha, Ph. D.
Sataworn Chaichumpa
วิทยานิพนธ์/Thesis
Online mentoring model by matching of compatible different attributes
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Asst. Prof. Punnarumol Temdee, Ph. D.
Pratya Nuankaew
วิทยานิพนธ์/Thesis
Vark learning style classification using physiological signals
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Santichai Wicha;Punnarumol Temdee
Lawal Ibrahim Dutsin Ma Faruk
วิทยานิพนธ์/Thesis
Thai food Image recognition using convolution neural network with dropout technique
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Niti Natephakdee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Context-Aware based personalized recommendation on mobile for monitoring excessive sugar consumption of Thai adolescents
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Rodjana Suwan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multi-class classification of metabolic syndrome group using ensemble learning based methods
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Captain Sukchayanan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Beam prediction using convolutional neural network and artificial neural network
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Charith Dissanayake
วิทยานิพนธ์/Thesis
Multi-class classification model for dementia, heart failure, and aorticv valve disorder
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Khomkrit Yongcharoenchaiyasit
วิทยานิพนธ์/Thesis
Extra trees model with minority target oversampling for classification of dementia and heart failure in adults
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Pornthep Phanbua
วิทยานิพนธ์/Thesis
Classification model for hypertension with diabetes using gradient boosting and feature engineering
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Mongkhon Sinsirimongkhon
วิทยานิพนธ์/Thesis
An analytical framework for employee promotion modeling
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Theeramet Kaewwiset
วิทยานิพนธ์/Thesis
Enhancing early detection of dementia using inter-relation-based features and oversampling technique
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Punnarumol Temdee
Yanawut Chaiyo
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,305
รวม 1,309 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 133,578 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 782 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 427 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 64 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 26 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 13 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 134,895 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.217.174