Classificatore Naive Bayes ponderato in campo medico
Un approccio di modellazione predittiva nella diagnosi del cancro al seno
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Il data mining è una fase essenziale del processo di scoperta della conoscenza nei database in cui vengono applicati metodi intelligenti per estrarre modelli (K. Usha Rani, 2010). Il Data Mining (Perichinsky G. et al., 2003) è l'insieme di tecniche e strumenti applicati al processo non banale di estrazione e presentazione di conoscenza implicita, precedentemente sconosciuta, potenzialmente utile e umanamente comprensibile, da grandi insiemi di dati, con l'obiettivo di prevedere le tendenze e i comportamenti delle forme automatizzate e di descrivere modelli di forme auto-abbinate precedenteme...
Il data mining è una fase essenziale del processo di scoperta della conoscenza nei database in cui vengono applicati metodi intelligenti per estrarre modelli (K. Usha Rani, 2010). Il Data Mining (Perichinsky G. et al., 2003) è l'insieme di tecniche e strumenti applicati al processo non banale di estrazione e presentazione di conoscenza implicita, precedentemente sconosciuta, potenzialmente utile e umanamente comprensibile, da grandi insiemi di dati, con l'obiettivo di prevedere le tendenze e i comportamenti delle forme automatizzate e di descrivere modelli di forme auto-abbinate precedentemente sconosciuti (Chen M. et al., 1996). Le applicazioni del data mining nella ricerca medica e sanitaria si sono dimostrate efficaci, mostrando grandi potenzialità di sviluppo. Il termine data mining intelligente (Evangelos S.et al., 1996) indica l'applicazione di metodi di apprendimento automatico (Michalski R.S.et al., 1983) (Holsheimer M.et al., 1991) per scoprire ed enumerare i modelli presenti nei dati.
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