The goal of the prediction methodol

The goal of the prediction methodology is to design a
model that can infer characteristic of predicted class from
combination of other data [20]. The task of data mining in
this research is to build models for prediction of the class
based on selected attributes. The research applies the
following algorithms: J48, Bayes Net, and Naive Bayes,
Simple Cart, and REPTREE algorithm to classify and
develop a model to diagnose heart attacks in the patient data
set from medical practitioners.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป้าหมายของวิธีการพยากรณ์คือการ ออกแบบการรูปแบบที่สามารถเข้าใจลักษณะของคลาเคลื่อนจากชุดข้อมูลอื่น ๆ [20] งานของเหมืองข้อมูลในงานวิจัยนี้คือการ สร้างแบบจำลองสำหรับทำนายของคลาสตามแอททริบิวต์ที่เลือก การวิจัยใช้การอัลกอริทึมต่อไปนี้: J48, Bayes สุทธิ และ Naive Bayesรถเข็นง่าย และ REPTREE อัลกอริทึมในการจัดประเภท และพัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์การโจมตีหัวใจในข้อมูลผู้ป่วยได้จากแพทย์ผู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป้าหมายของวิธีการทำนายคือการออกแบบ
รูปแบบที่สามารถสรุปลักษณะของระดับที่คาดการณ์จาก
การรวมกันของข้อมูลอื่น ๆ [20] งานของการทำเหมืองข้อมูลใน
การวิจัยครั้งนี้คือการสร้างแบบจำลองสำหรับการคาดการณ์ของระดับ
ตามลักษณะที่เลือก การวิจัยใช้
ขั้นตอนวิธีการต่อไปนี้: J48, เบส์สุทธิและไร้เดียงสา Bayes,
รถเข็นที่เรียบง่ายและขั้นตอนวิธี REPTREE ในการจำแนกและการ
พัฒนารูปแบบในการวินิจฉัยโรคหัวใจในข้อมูลผู้ป่วย
จากการตั้งค่าปฏิบัติงานทางการแพทย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป้าหมายของการพยากรณ์วิธีการในการออกแบบ
แบบที่สามารถอนุมานลักษณะทำนายระดับการรวมกันของข้อมูลอื่น ๆจาก
[ 20 ] งานของการทำเหมืองข้อมูลใน
ในครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองเพื่อการคาดการณ์ของชั้น
ขึ้นอยู่กับการเลือกคุณลักษณะ การวิจัยใช้
ตามขั้นตอนวิธี : j48 Naive Bayes Bayes , สุทธิ , และ , รถเข็น
ง่ายและ reptree ขั้นตอนวิธีการแยกประเภทและ
พัฒนารูปแบบการวินิจฉัยโรคหัวใจในผู้ป่วย
ชุดข้อมูลจากผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์