Análise de desempenho classificadores utilizando a ferramenta extração dados

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Bol Recentemente, a classificação da extração de dados encontrou o seu lugar notável no domínio da medicina. A aprendizagem automática é um domínio emergente na compreensão e análise de grandes quantidades de dados relativos aos cuidados de saúde. Esta investigação apresenta a análise do desempenho de várias técnicas de classificação em conjuntos de dados de cuidados de saúde utilizando a ferramenta de aprendizagem automática Weka. Aplicámos diferentes classificadores em quatro conjuntos de dados médicos para descobrir o melhor algoritmo de classificação. Com os resultados obtidos, verificou-se que o algoritmo J48 e o algoritmo Random Forest apresentam os resultados mais prometedores entre todos os algoritmos de classificação.

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Recentemente, a classificação da extração de dados encontrou o seu lugar notável no domínio da medicina. A aprendizagem automática é um domínio emergente na compreensão e análise de grandes quantidades de dados relativos aos cuidados de saúde. Esta investigação apresenta a análise do desempenho de várias técnicas de classificação em conjuntos de dados de cuidados de saúde utilizando a ferramenta de aprendizagem automática Weka. Aplicámos diferentes classificadores em quatro conjuntos de dados médicos para descobrir o melhor algoritmo de classificação. Com os resultados obtidos, verificou-se que o algoritmo J48 e o algoritmo Random Forest apresentam os resultados mais prometedores entre todos os algoritmos de classificação.

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