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J-GLOBAL ID:202002288837970939   整理番号:20A0860853

データマイニング技術を用いたヒト心臓病予測【JST・京大機械翻訳】

Human Heart Disease Prediction Using Data Mining Techniques
著者 (4件):
資料名:
巻: 2019  号: ICAC3  ページ: 1-5  発行年: 2019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)
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心臓病は今日の死亡の主要な原因である。避けられない遺伝的問題だけでなく,悪い生活習慣は,この動的に向けてさらに貢献するだけである。医療データベースに存在する多くのデータが存在する。このプロジェクトの背後にある著者らの目的は,医学部門におけるデータ科学と分析の分野を適用し,それらが必要とされるかどうかに依存することができるという意味のある洞察と予測を提供することにより,世界中の医師と医療専門家を支援することである。個々の心疾患の存在に関する正確な予測を行うために,データにおけるパターンを見出すために,患者の医学データセットに関するデータマイニングを実行するために,機械学習アルゴリズムを用いることによって,著者らの目標を達成することを意図した。著者らは,年齢,性別,コレステロールレベル,安静時血圧などの13の医学的属性のリストを同定し,それは心疾患を獲得する人の尤度に直接影響を及ぼす。本論文では,RBF SVMおよび線形SVMのような分類器をKNNおよびNaive Bayes分類器と共に用いて,ユーザを心臓病の有無に対する存在およびゼロの重症度に対して非ゼロであるクラスに分類し,また,分類器の性能を測定することを提案した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
物質索引 (1件):
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