Analyse des performances des classificateurs à l'aide d'un outil d'exploration de données

Récemment, la classification par extraction de données a trouvé une place remarquable dans le domaine médical. L'apprentissage automatique est un domaine émergent qui permet de comprendre et d'analyser d'énormes quantités de données sur les soins de santé. Cette recherche présente l'analyse des performances de différentes techniques de classification sur des ensembles de données médicales à l'aide de l'outil d'apprentissage automatique Weka. Nous avons appliqué différents classificateurs à quatre ensembles de données médicales afin de trouver le meilleur algorithme de classification. Les résultats obtenus montrent que l'algorithme J48 et l'algorithme Random Forest sont les plus prometteurs parmi tous les algorithmes de classification.

Autorentext

Akshay Jain studiert Informatik an der Maharishi Dayanand Universität, Rohtak, und macht dort seinen MTech. Seine derzeitigen Forschungsinteressen umfassen Data Mining-Klassifizierungsalgorithmen und Clustering-Algorithmen. Akshay Jain erhielt den B.Tech in IT von der Maharishi Dayanand Universität, Rohtak im Jahr 2012. Er ist Autor von zwei Forschungsarbeiten in internationalen Fachzeitschriften.