データマイニング分類技術を用いた様々な甲状腺疾患の診断

分類は、事前に定義されたデータセットを分類するために使用される最も重要な教師あり学習データマイニング技術の1つであり、主に医療分野で意思決定や診断システム、患者へのより良い治療を行うために使用されます。本研究では、使用されるデータセットはカシミールの認定されたラボから取得したものです。研究全体は、Windows 10環境下でオープンソースプラットフォームであるANACONDA3-5.2.0を使用して実施されます。k最近傍法、サポートベクターマシン、決定木、ナイーブベイズなどの分類技術を用いて実験的研究を行います。得られた決定木は他の分類技術に比べて98.89%の最高精度を達成しました。