To our knowledge, decision tree ind

To our knowledge, decision tree induction method have not applied in the past to Alzheimer’s disease prediction.

We construct a decision tree based on a training set that represents a sample
clinical data.

We use Entropy or Information Gain to determine which attribute to branch on at each level of the tree.

Using Information Gain enables us to construct an optimal or near optimal tree with fewer nodes and branches than if we resort to a random selection of attributes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความรู้ของเรา วิธีการเหนี่ยวนำต้นไม้ตัดสินใจไม่ใช้ในอดีตเพื่อพยากรณ์โรคอัลไซเมอร์เราสร้างต้นไม้ตัดสินใจตามชุดฝึกที่แสดงตัวอย่างข้อมูลทางคลินิกเราใช้เอนโทรปีหรือได้รับข้อมูลเพื่อกำหนดแอตทริบิวต์ที่สาขาในแต่ละระดับของแผนภูมิใช้ข้อมูลเพื่อช่วยให้เราสามารถสร้างความเหมาะสม หรือใกล้ต้นไม้สูงสุดน้อยกว่าโหนและสาขามากกว่าถ้า เราหันไปเลือกสุ่มของแอตทริบิวต์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อความรู้ของเราตัดสินใจวิธีการเหนี่ยวนำต้นไม้ยังไม่ได้นำมาใช้ในอดีตที่ผ่านมาในการทำนายการเกิดโรคอัลไซเม. เราสร้างต้นไม้ตัดสินใจอยู่บนพื้นฐานของการฝึกอบรมชุดที่แสดงถึงตัวอย่างข้อมูลทางคลินิก. เราใช้เอนโทรปีหรือข้อมูลได้รับการตรวจสอบคุณลักษณะสาขาอย่าง แต่ละระดับของต้นไม้. โดยใช้ข้อมูลที่ได้รับการช่วยให้เราสามารถสร้างที่เหมาะสมหรือใกล้กับต้นไม้ที่เหมาะสมกับโหนดน้อยลงและสาขากว่าถ้าเราหันไปสุ่มเลือกของคุณลักษณะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความรู้ วิธีการอุปนัยต้นไม้ การตัดสินใจไม่ได้ใช้ในอดีตโรคเดา

เราสร้างโครงสร้างการตัดสินใจบนพื้นฐานของชุดฝึกที่ใช้แทนข้อมูลคลินิกตัวอย่าง


เราใช้เอนโทรปีหรือข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบ ซึ่งคุณสมบัติในสาขาวิชาในระดับของต้นไม้แต่ละ .

การใช้ข้อมูลที่ได้รับจะช่วยให้เราสามารถสร้างที่เหมาะสมหรือใกล้ต้นไม้ที่เหมาะสมกับโหนดที่น้อยลงและสาขากว่าถ้าเราจะรีสอร์ทเพื่อการสุ่มเลือกของแอตทริบิวต์