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J-GLOBAL ID：201802289291888754   整理番号：18A0200999

透析データ解析に対するPython対Wekaを用いた研究【Powered by NICT】

A study on using Python vs Weka on dialysis data analysis

著者 (7件)： Mitrpanont Jarernsri (Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Sawangphol Wudhichart (Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Vithantirawat Thanita (Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Paengkaew Sinattaya (Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Suwannasing Prameyuda (Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Daramas Atthapan (Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Nakhon Pathom, Thailand) ,  Chen Yi-Cheng (National Central University, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INCIT  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 健康データは,容量と種々の劇的に増加した。データセットの大規模で複雑な収集のために,従来のデータ処理技術を用いたプロセスデータは困難である。KNNとナイーブBayesのような機械学習技術を用いた。PythonおよびWekaデータ分析の分野で広く使用されているツールである。そこで本論文では,透析データセットのデータ解析に関するいくつかの機械学習アルゴリズムとともに両工具間の包括的な比較を与えた。結果はPythonを用いた正しい/誤った例,精度,及び再現の点で優れた性能を提供することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *透析 ,  学習アルゴリズム ,  *データ解析 ,  データ処理
準シソーラス用語： 機械学習技術 ,  プロセスデータ ,  健康 ,  *Python , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 透析 ,  データ解析 ,  Python ,  研究