Analisi delle prestazioni dei classificatori utilizzando uno strumento di data mining
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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 i risultati più promettenti tra tutti gli algoritmi di classificazione.
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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 i risultati più promettenti tra tutti gli algoritmi di classificazione.
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