Applying CST on Medical Datasets تطبيق تقنية تشريح الحالة (CST) على البيانات الطبية

Domaine:

healthcare

Type de record:

paper

Créateur:

Oma

Éditeur:

Hôte:

الملخص أحد العناصر المهمة في العديد من مشاريع تنقيب البيانات هو إيجاد خوارزمية تصنيف جيدة. تقنية تشريح الحالة (Case Slicing Techniqe) هي خوارزمية تصنيف مبنية على تقنيات تشريح البرنامج في لغات البرمجة، هذه التقنية تم اختبارها في حل مشاكل التصنيف في المجال الطبي. حيث تم اختبار هذه التقنية مع ثلاث مجموعات من البيانات الطبيةالمتمثلة، الهيباتيتس (HEPA)، أمراض القلب (CLEV) وسرطان الثدي (BCO). Pحيث تم مقارنة النتائج التجريبية مع خوارزميات التصنيف أخرى، K-Nearest Neighbor (K-NN) , Naïve Bayes (NB) . حيث أظهرت النتائج التجريبية أن تقنية التشريح ( CST ) هي خوارزمية تصنيف واعدة في حل مسائل صنع القرار في المجال الطبي.

CUSTcoding/cst

CST é uma linguagem de programação moderna inspirada no Xitsonga (Xangana), desenvolvida do zero com

AlbeeBrew/CST-Masters-Dissertation-Crop-Yield-Prediction

Using machine learning methodologies to predict crop yield for some Southern and Northern Ghana. #

Mixed methods implementation research of cognitive stimulation therapy (CST) for dementia in low and middle-income countries: study protocol for Brazil, India and Tanzania (CST-International)

Introduction In low/middle-income countries (LMICs), the prevalence of people

Applying CST on Medical Datasets تطبيق تقنية تشريح الحالة (CST) على البيانات الطبية

Domaine:

Type de record:

Visit

Tasks

Licenses

Similaires

CUSTcoding/cst

AlbeeBrew/CST-Masters-Dissertation-Crop-Yield-Prediction

Mixed methods implementation research of cognitive stimulation therapy (CST) for dementia in low and middle-income countries: study protocol for Brazil, India and Tanzania (CST-International)