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Synopsis
In jüngster Zeit hat sich die Data-Mining-Klassifizierung im medizinischen Bereich hervorragend etabliert. Maschinelles Lernen ist ein aufstrebendes Feld für das Verständnis und die Analyse riesiger Mengen von Gesundheitsdaten. Diese Forschungsarbeit befasst sich mit der Leistungsanalyse verschiedener Klassifizierungsverfahren für Datensätze aus dem Gesundheitswesen mit dem maschinellen Lernprogramm Weka. Wir haben verschiedene Klassifizierer auf vier medizinische Datensätze angewandt, um den besten Klassifizierungsalgorithmus herauszufinden. Die Ergebnisse zeigen, dass der J48-Algorithmus und der Random-Forest-Algorithmus unter allen Klassifizierungsalgorithmen die vielversprechendsten Ergebnisse liefern.
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- ÉditeurVerlag Unser Wissen
- Date d'édition2024
- ISBN 10 6208203309
- ISBN 13 9786208203306
- ReliureBroché
- Langueallemand
- Nombre de pages56
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Leistungsanalyse von Klassifikatoren mit einem Data-Mining-Tool (German Edition)
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Verlag Unser Wissen, 2024
ISBN 10 : 6208203309
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Leistungsanalyse von Klassifikatoren mit einem Data-Mining-Tool
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Jain AkshayAkshay Jain studiert Informatik an der Maharishi Dayanand Universitaet, Rohtak, und macht dort seinen MTech. Seine derzeitigen Forschungsinteressen umfassen Data Mining-Klassifizierungsalgorithmen und Clustering-Algorithmen. N° de réf. du vendeur 1942483978
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Leistungsanalyse von Klassifikatoren mit einem Data-Mining-Tool
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In jüngster Zeit hat sich die Data-Mining-Klassifizierung im medizinischen Bereich hervorragend etabliert. Maschinelles Lernen ist ein aufstrebendes Feld für das Verständnis und die Analyse riesiger Mengen von Gesundheitsdaten. Diese Forschungsarbeit befasst sich mit der Leistungsanalyse verschiedener Klassifizierungsverfahren für Datensätze aus dem Gesundheitswesen mit dem maschinellen Lernprogramm Weka. Wir haben verschiedene Klassifizierer auf vier medizinische Datensätze angewandt, um den besten Klassifizierungsalgorithmus herauszufinden. Die Ergebnisse zeigen, dass der J48-Algorithmus und der Random-Forest-Algorithmus unter allen Klassifizierungsalgorithmen die vielversprechendsten Ergebnisse liefern. N° de réf. du vendeur 9786208203306
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Leistungsanalyse von Klassifikatoren mit einem Data-Mining-Tool
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -In jüngster Zeit hat sich die Data-Mining-Klassifizierung im medizinischen Bereich hervorragend etabliert. Maschinelles Lernen ist ein aufstrebendes Feld für das Verständnis und die Analyse riesiger Mengen von Gesundheitsdaten. Diese Forschungsarbeit befasst sich mit der Leistungsanalyse verschiedener Klassifizierungsverfahren für Datensätze aus dem Gesundheitswesen mit dem maschinellen Lernprogramm Weka. Wir haben verschiedene Klassifizierer auf vier medizinische Datensätze angewandt, um den besten Klassifizierungsalgorithmus herauszufinden. Die Ergebnisse zeigen, dass der J48-Algorithmus und der Random-Forest-Algorithmus unter allen Klassifizierungsalgorithmen die vielversprechendsten Ergebnisse liefern.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786208203306
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Leistungsanalyse von Klassifikatoren mit einem Data-Mining-Tool (Paperback)
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Paperback. Etat : new. Paperback. In juengster Zeit hat sich die Data-Mining-Klassifizierung im medizinischen Bereich hervorragend etabliert. Maschinelles Lernen ist ein aufstrebendes Feld fuer das Verstaendnis und die Analyse riesiger Mengen von Gesundheitsdaten. Diese Forschungsarbeit befasst sich mit der Leistungsanalyse verschiedener Klassifizierungsverfahren fuer Datensaetze aus dem Gesundheitswesen mit dem maschinellen Lernprogramm Weka. Wir haben verschiedene Klassifizierer auf vier medizinische Datensaetze angewandt, um den besten Klassifizierungsalgorithmus herauszufinden. Die Ergebnisse zeigen, dass der J48-Algorithmus und der Random-Forest-Algorithmus unter allen Klassifizierungsalgorithmen die vielversprechendsten Ergebnisse liefern. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786208203306
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