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Di recente, la classificazione tramite data mining ha trovato una notevole applicazione in campo medico. L'apprendimento automatico è un campo emergente nella comprensione e nell'analisi di enormi quantità di dati sanitari. Questa ricerca analizza le prestazioni di varie tecniche di classificazione su set di dati sanitari utilizzando lo strumento di apprendimento automatico Weka. Abbiamo applicato diversi classificatori su quattro set di dati medici per individuare il miglior algoritmo di classificazione. Dai risultati ottenuti, è emerso che l'algoritmo J48 e l'algoritmo Random Forest mostrano…mehr

Produktbeschreibung
Di recente, la classificazione tramite data mining ha trovato una notevole applicazione in campo medico. L'apprendimento automatico è un campo emergente nella comprensione e nell'analisi di enormi quantità di dati sanitari. Questa ricerca analizza le prestazioni di varie tecniche di classificazione su set di dati sanitari utilizzando lo strumento di apprendimento automatico Weka. Abbiamo applicato diversi classificatori su quattro set di dati medici per individuare il miglior algoritmo di classificazione. Dai risultati ottenuti, è emerso che l'algoritmo J48 e l'algoritmo Random Forest mostrano i risultati più promettenti tra tutti gli algoritmi di classificazione.
Autorenporträt
Akshay Jain studiert Informatik an der Maharishi Dayanand Universität, Rohtak, und macht dort seinen MTech. Seine derzeitigen Forschungsinteressen umfassen Data Mining-Klassifizierungsalgorithmen und Clustering-Algorithmen. Akshay Jain erhielt den B.Tech in IT von der Maharishi Dayanand Universität, Rohtak im Jahr 2012. Er ist Autor von zwei Forschungsarbeiten in internationalen Fachzeitschriften.