Using rule based classifiers for th

Using rule based classifiers for the predictive analysis of breast cancer recurrenc

Increasing the Classification Accuracy of Simple Bayesian Classifier

Abstract. Simple Bayes algorithm captures the assumption that every feature is
independent from the rest of the features, given the state of the class feature.
The fact that the assumption of independence is clearly almost always wrong
has led to a general rejection of the crude independence model in favor of more
complicated alternatives, at least by researchers knowledgeable about theoretical issues. In this study, we attempted to increase the prediction accuracy of the
simple Bayes model. Because the concept of combining classifiers is proposed
as a new direction for the improvement of the performance of individual classifiers, we made use of Adaboost, with the difference that in each iteration of
Adaboost, we used a discretization method and we removed redundant features
using a filter feature selection method. Finally, we performed a large-scale
comparison with other attempts that have tried to improve the accuracy of the
simple Bayes algorithm as well as other state-of-the-art algorithms and ensembles on 26 standard benchmark datasets and we took better accuracy in most
cases using less time for training, too.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้จําแนกตามกฎสำหรับการวิเคราะห์การคาดการณ์ของมะเร็งเต้านม recurrenc

เพิ่มความแม่นยำในการจัดหมวดหมู่ของการจําแนกเบส์ง่ายๆ

นามธรรม อัลกอริทึม bayes ง่ายจับสมมติฐานที่ว่าทุกคนมีคุณลักษณะ
อิสระจากส่วนที่เหลือของคุณสมบัติที่ได้รับสถานะของคุณลักษณะชั้น.
ความจริงที่ว่าข้อสันนิษฐานของความเป็นอิสระเป็นอย่างชัดเจนเกือบจะผิดเสมอ
ได้นำไปสู่​​การปฏิเสธทั่วไปของรูปแบบความเป็นอิสระน้ำมันดิบในความโปรดปรานของทางเลือกมากขึ้น
ซับซ้อนอย่างน้อยโดยนักวิจัยที่มีความรู้เกี่ยวกับปัญหาทางทฤษฎี ในการศึกษานี้เราพยายามที่จะเพิ่มความแม่นยำในการทำนายจากแบบจำลอง
bayes ง่าย เพราะแนวคิดของการจําแนกรวมมีการเสนอ
เป็นทิศทางใหม่สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวจําแนกบุคคลที่เราทำให้การใช้ adaboost มีความแตกต่างที่ว่าในการทำซ้ำของแต่ละ adaboost
เราใช้วิธีการที่ไม่ต่อเนื่องและเราลบคุณลักษณะซ้ำซ้อน
ใช้คุณลักษณะวิธีการเลือกตัวกรอง ในที่สุดเราดำเนินการเปรียบเทียบ
ขนาดใหญ่ที่มีความพยายามอื่น ๆ ที่มีความพยายามในการปรับปรุงความถูกต้องของ
อัลกอริทึม bayes ง่ายเช่นเดียวกับขั้นตอนวิธีการรัฐ-of-the-art อื่น ๆ และตระการตาในวันที่ 26 ชุดข้อมูลมาตรฐานมาตรฐานและเราเอาความถูกต้องดีขึ้นในที่สุดกรณี
โดยใช้เวลาน้อยลงในการฝึกอบรมมากเกินไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใช้กฎตามคำนามภาษาวิเคราะห์ทำนายของเต้านมมะเร็ง recurrenc

เพิ่มการจัดประเภทความถูกต้องของเรื่องทฤษฎี Classifier

นามธรรม อัสสัมชัญที่ทุกฝ่ายจับอัลกอริทึม Bayes ง่าย
อิสระจากลักษณะการทำงาน กำหนดสถานะของคลาสคุณลักษณะ
จริงสมมติฐานของความเป็นอิสระไม่ชัดเจนมักถูกต้อง
ได้นำไปสู่การปฏิเสธที่ทั่วไปของรูปแบบอิสระดิบสามารถเพิ่มเติม
ซับซ้อนทาง น้อย โดยนักวิจัยที่มีความรู้เกี่ยวกับเรื่องทฤษฎีการ ในการศึกษานี้ เราพยายามที่จะเพิ่มความแม่นยำการทำนายของการ
รุ่น Bayes ง่าย เนื่องจากมีเสนอแนวคิดการรวมคำนามภาษา
เป็นทิศทางใหม่เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพของคำนามภาษาละ เราทำใช้ของ Adaboost กับความแตกต่างที่เนื่องของ
Adaboost เราใช้วิธีการ discretization และนำลักษณะการทำงานซ้ำซ้อน
ใช้วิธีการเลือกคุณลักษณะตัวกรอง สุดท้าย เราทำขนาดใหญ่
เปรียบเทียบกับความพยายามอื่น ๆ ที่พยายามจะปรับปรุงความแม่นยำของการ
อัลกอริธึม Bayes อย่างเช่นสมัยของอัลกอริทึมอื่น ๆ และวงบนเกณฑ์มาตรฐานมาตรฐาน 26 datasets และเราเอาความถูกต้องดีกว่าในที่สุด
กรณีใช้เวลาน้อยในการฝึกอบรม เกินไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้กฎข้อที่ใช้ classifiers สำหรับใช้ในการวิเคราะห์คาดการณ์เอาไว้แล้วของ recurrenc โรคมะเร็ง เต้านม

เพิ่มขึ้นการแบ่ง ประเภท ความแม่นยำของแบบเรียบง่าย Bayesian ลักษณนาม

นามธรรม อัลกอริธึม bayes แบบเรียบง่ายสามารถจับสมมุติฐานที่โดดเด่นไปด้วยทุกครั้งคือ
ซึ่งจะช่วยเป็นอิสระจากส่วนที่เหลือของคุณสมบัติที่ให้รัฐที่มี Class โดดเด่นไปด้วย..ความจริง
ที่คาดไว้ของความเป็นอิสระได้อย่างชัดเจนว่าเกือบจะทุกครั้ง
ตามมาตรฐานไม่ถูกต้องมีไฟ LED เป็นการปฏิเสธโดยทั่วไปของรุ่นความเป็นอิสระน้ำมันดิบที่เป็นที่นิยมของทางเลือกเพิ่มเติม
มีความซับซ้อนอย่างน้อยที่สุดโดยนักวิจัยมีความรู้เกี่ยวกับปัญหาในเชิงทฤษฎี ในการศึกษาวิจัยนี้เราพยายามที่จะเพิ่มความแม่นยำการคาดการณ์ของรุ่น bayes
แบบเรียบง่ายที่ เพราะแนวความคิดในการผสมผสาน classifiers คือเสนอ
ตามมาตรฐานเป็นไปในทิศทางตรงกันข้ามกับแนวใหม่สำหรับการปรับปรุง ประสิทธิภาพ การทำงานของ classifiers แต่ละคนเราทำให้การใช้ adaboost พร้อมด้วยความแตกต่างที่มีอยู่ในแต่ละย้ำของ
adaboost เราใช้วิธีการ discretization และเราออกโดดเด่นไปด้วยระบบสำรอง
การใช้วิธีการคัดเลือกคุณสมบัติตัวกรอง สุดท้ายเราจะดำเนินการขนาดใหญ่
การเปรียบเทียบกับความพยายามอื่นๆที่มีความพยายามที่จะปรับปรุงความถูกต้องแม่นยำของ
อัลกอริธึม bayes แบบเรียบง่ายเป็นอย่างดีเป็นอัลกอริธึมในแบบที่ทันสมัยและคณะอื่นๆในวันที่ 26 datasets มาตรฐานการวัด ประสิทธิภาพ และความถูกต้องเราก็ดีกว่าใน
ซึ่งจะช่วยกรณีการใช้เวลาที่น้อยลงสำหรับการฝึกอบรมมากเกินไป