Classificador Naive Bayes Ponderado em Medicina
Uma abordagem de modelização preditiva na detecção do cancro da mama
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A extracção de dados é um passo essencial no processo de descoberta de conhecimentos em bases de dados nas quais são aplicados métodos inteligentes para extrair padrões (K. Usha Rani, 2010). Data Mining (Perichinsky G. et al.,2003) é o conjunto de técnicas e ferramentas aplicadas ao processo não trivial de extracção e apresentação/exibição de conhecimento implícito, anteriormente desconhecido, potencialmente útil e humanamente compreensível, a partir de grandes conjuntos de dados, com o objectivo de prever tendências e comportamentos de forma automatizada; e para descrever m...
A extracção de dados é um passo essencial no processo de descoberta de conhecimentos em bases de dados nas quais são aplicados métodos inteligentes para extrair padrões (K. Usha Rani, 2010). Data Mining (Perichinsky G. et al.,2003) é o conjunto de técnicas e ferramentas aplicadas ao processo não trivial de extracção e apresentação/exibição de conhecimento implícito, anteriormente desconhecido, potencialmente útil e humanamente compreensível, a partir de grandes conjuntos de dados, com o objectivo de prever tendências e comportamentos de forma automatizada; e para descrever modelos de forma automatizada anteriormente desconhecidos (Chen M .et al.,1996 ) (Mannila H.et al.,1997) ( Piatetski-Shapiro G.et al.,1991). As aplicações da prospecção de dados na investigação médica e sanitária provaram a sua eficácia, mostrando grandes potencialidades de desenvolvimento. A mineração de dados médicos tem grandes perspectivas de explorar padrões ocultos em conjuntos de dados. O termo mineração de dados inteligente ( Evangelos S.et al.,1996) é a aplicação de métodos de aprendizagem automática ( Michalski R.S.et al.,1983) (Holsheimer M.et al.,1991) para descobrir e enumerar padrões presentes nos dados.
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