Gewichteter Naive Bayes-Klassifikator in der Medizin
Ein prädiktiver Modellierungsansatz für die Erkennung von Brustkrebs
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Data Mining ist ein wesentlicher Schritt im Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken, bei dem intelligente Methoden angewendet werden, um Muster zu extrahieren (K. Usha Rani, 2010). Data Mining (Perichinsky G. et al.,2003) ist eine Reihe von Techniken und Werkzeugen, die auf den nicht trivialen Prozess der Extraktion und Darstellung von implizitem Wissen aus großen Datensätzen angewandt werden, das zuvor nicht bekannt, potenziell nützlich und für den Menschen verständlich war, mit dem Ziel, Tendenzen und Verhalten von automatisierten Formularen vorherzusagen und zuvor unbekannte autom...
Data Mining ist ein wesentlicher Schritt im Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken, bei dem intelligente Methoden angewendet werden, um Muster zu extrahieren (K. Usha Rani, 2010). Data Mining (Perichinsky G. et al.,2003) ist eine Reihe von Techniken und Werkzeugen, die auf den nicht trivialen Prozess der Extraktion und Darstellung von implizitem Wissen aus großen Datensätzen angewandt werden, das zuvor nicht bekannt, potenziell nützlich und für den Menschen verständlich war, mit dem Ziel, Tendenzen und Verhalten von automatisierten Formularen vorherzusagen und zuvor unbekannte automatisierte Formularmodelle zu beschreiben (Chen M. et al.,1996 ) (Mannila H.et al.,1997) ( Piatetski-Shapiro G.et al.,1991).Die Anwendungen von Data Mining in der Medizin- und Gesundheitsforschung haben sich als effektiv erwiesen und zeigen ein großes Entwicklungspotential. Der Begriff intelligentes Data Mining (Evangelos S. et al., 1996) bezeichnet die Anwendung automatischer Lernmethoden (Michalski R. S. et al., 1983) (Holsheimer M. et al., 1991) zur Entdeckung und Aufzählung vorhandener Muster in den Daten.
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