Coronary Heart Disease (CHD) is a c

Coronary Heart Disease (CHD) is a common form of disease
affecting the heart and an important cause for premature
death. From the point of view of medical sciences, data
mining is involved in discovering various sorts of metabolic
syndromes. Classification techniques in data mining play a
significant role in prediction and data exploration.
Classification technique such as Decision Trees has been used
in predicting the accuracy and events related to CHD. In this
paper, a Data mining model has been developed using
Random Forest classifier to improve the prediction accuracy
and to investigate various events related to CHD. This model
can help the medical practitioners for predicting CHD with its
various events and how it might be related with different
segments of the population. The events investigated are
Angina, Acute Myocardial Infarction (AMI), Percutaneous
Coronary Intervention (PCI), and Coronary Artery Bypass
Graft surgery (CABG). Experimental results have shown that
classification using Random Forest Classification algorithm
can be successfully used in predicting the events and risk
factors related to CHD.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โรคหัวใจ (เด็ฏ) เป็นรูปแบบทั่วไปของโรคมีผลต่อหัวใจและเป็นสาเหตุสำคัญสำหรับก่อนวัยอันควรความตาย จากมุมมองของวิทยาศาสตร์การแพทย์ ข้อมูลเหมืองแร่มีส่วนร่วมในการค้นหาต่าง ๆ นานาของการเผาผลาญแสงศตวรรษ ประเภทเทคนิคในการเล่นการทำเหมืองข้อมูลเป็นบทบาทสำคัญในการคาดเดาและข้อมูลสำรวจมีการใช้เทคนิคการจัดประเภทเช่นต้นไม้ตัดสินใจในการทำนายแม่นยำและเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับเด็ฏ ในที่นี้กระดาษ การทำเหมืองแบบได้รับการพัฒนาโดยใช้ป่าสุ่ม classifier เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดเดาและการตรวจสอบเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเด็ฏ รูปแบบนี้สามารถช่วยผู้ทางการแพทย์สำหรับเด็ฏกับการคาดการณ์ของเหตุการณ์ต่าง ๆ และอาจจะเกี่ยวข้องกับแตกต่างกันอย่างไรส่วนของประชากร กิจกรรมที่ตรวจสอบได้อาการปวดเค้น เฉียบพลันกล้ามเนื้อหัวใจตายเหตุขาดเลือด (AMI), Percutaneousเลือดหัวใจ (PCI), และนโยบายบายพาสหลอดเลือดหัวใจรับสินบนผ่าตัด (CABG) ผลการทดลองได้แสดงที่การจัดประเภทโดยใช้อัลกอริทึมแบบสุ่มป่าประเภทสามารถประสบความสำเร็จใช้ในการทำนายเหตุการณ์และความเสี่ยงปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับเด็ฏ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โรคหลอดเลือดหัวใจ (CHD) เป็นรูปแบบทั่วไปของโรค
ที่มีผลต่อหัวใจและสาเหตุที่สำคัญสำหรับการคลอดก่อนกำหนด
ตาย จากมุมมองของวิทยาศาสตร์การแพทย์, ข้อมูล
การทำเหมืองแร่มีส่วนร่วมในการค้นพบประเภทต่างๆของการเผาผลาญ
อาการ เทคนิคการจัดหมวดหมู่ในการทำเหมืองข้อมูลเล่น
บทบาทสำคัญในการคาดการณ์และการสำรวจข้อมูล.
เทคนิคการจำแนกประเภทเช่นต้นไม้ตัดสินใจได้ถูกนำมาใช้
ในการทำนายความถูกต้องและเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับโรคหลอดเลือดหัวใจ ในการนี้
กระดาษรูปแบบการทำเหมืองข้อมูลที่ได้รับการพัฒนาโดยใช้
ลักษณนามป่าสุ่มเพื่อปรับปรุงความถูกต้องคาดการณ์
และการตรวจสอบเหตุการณ์ต่างๆที่เกี่ยวข้องกับโรคหลอดเลือดหัวใจ รุ่นนี้
สามารถช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานด้านการแพทย์สำหรับการทำนายโรคหลอดเลือดหัวใจด้วย
เหตุการณ์ต่าง ๆ และวิธีการที่อาจจะเกี่ยวข้องกับการที่แตกต่างกัน
ส่วนของประชากร เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมีการสอบสวน
โรคหลอดเลือดหัวใจตีบ, กล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน (AMI) Percutaneous
Coronary Intervention (PCI) และบายพาสหลอดเลือดหัวใจ
ผ่าตัด Graft (CABG) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า
การจัดหมวดหมู่การใช้ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ป่าสุ่ม
สามารถนำมาใช้ประสบความสำเร็จในการทำนายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและความเสี่ยง
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับโรคหลอดเลือดหัวใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โรคหัวใจขาดเลือด ( CHD ) เป็นรูปแบบทั่วไปของโรค
มีผลต่อหัวใจและสำคัญที่ก่อให้เกิดการตายก่อนวัยอันควร

จากมุมมองของวิทยาศาสตร์การแพทย์ , การทําเหมืองข้อมูล
มีส่วนร่วมในการค้นพบประเภทต่างๆของการสลาย
กลุ่มอาการของโรค . เทคนิคการจำแนกในการทำเหมืองข้อมูลเล่นบทบาทสำคัญในการสำรวจการคาดการณ์และข้อมูล .
หมวดหมู่เทคนิค เช่น ต้นไม้ การตัดสินใจได้ถูกใช้เพื่อความถูกต้อง
และเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ ในกระดาษนี้
, แบบจำลองการทำเหมืองข้อมูลได้รับการพัฒนาโดยใช้
สุ่มป่าลักษณนามปรับปรุงการคาดการณ์ความถูกต้อง
และตรวจสอบเหตุการณ์ต่าง ๆที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ รุ่นนี้
สามารถช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์เพื่อทำนายความสัมพันธ์กับ
ต่าง ๆและวิธีการมันอาจเกี่ยวข้องกับส่วนต่างๆ
ของประชากร เหตุการณ์ ทำการศึกษา
จุกเสียด กล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน ( AMI ) , การแทรกแซงของหลอดเลือดแบบ
( PCI ) และ coronary artery bypass graft surgery
( CABG ) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการใช้วิธีสุ่มการจำแนกประเภทป่าไม้

สามารถนำมาใช้ในการทำนายเหตุการณ์และความเสี่ยง
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์