André Dani
Une approche fréquemment utilisée pour déterminer l'heure du décès est le nomogramme de Henssge. La précision de la période de temps résultante est cependant affectée par les incertitudes qui découlent de la résolution graphique de l'expression mathématique d'origine. Par rapport au nomogramme de Henssge, nous proposons une méthode plus précise et adaptative pour calculer l'heure du décès en utilisant des techniques/outils d'apprentissage automatique existants, notamment des machines à vecteurs de support (SVM) et des arbres de décision. La plupart des outils que nous avons choisis peuvent estimer l'heure du décès avec de faibles taux d'erreur, même avec seulement 3 000 cas d'entraînement, selon un modèle synthétique basé sur des données que nous avons développé à l'aide de Python. Les meilleurs résultats pour déterminer l'heure du décès avec l'erreur la plus faible et la précision la plus élevée de l'heure estimée du décès provenaient d'une SVM avec un noyau de fonction de base radiale (RBF) et d'AdaBoost+SVR.
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