The heart disease accounts to be th

The heart disease accounts to be the leading
cause of death worldwide. It is difficult for medical
practitioners to predict the heart attack as it is a complex task
that requires experience and knowledge. The health sector
today contains hidden information that can be important in
making decisions. Data mining algorithms such as J48, Naïve
Bayes, REPTREE, CART, and Bayes Net are applied in this
research for predicting heart attacks. The research result shows
prediction accuracy of 99%. Data mining enable the health
sector to predict patterns in the dataset.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บัญชีโรคหัวใจที่จะ นำสาเหตุของการเสียชีวิตทั่วโลก มันเป็นเรื่องยากสำหรับแพทย์ผู้ทำนายว่า หัวใจวายเนื่องจากเป็นงานซับซ้อนที่ต้องใช้ประสบการณ์และความรู้ ภาคสุขภาพวันนี้ประกอบด้วยข้อมูลซ่อนอยู่ที่สำคัญการตัดสินใจ อัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลเช่น J48 ขำน่าBayes, REPTREE รถเข็น สุทธิ Bayes และใช้ในวิจัยสำหรับคาดการณ์โจมตีหัวใจ แสดงผลการวิจัยการคาดเดาที่ความถูกต้อง 99% เปิดใช้งานการทำเหมืองข้อมูลสุขภาพภาคทำนายรูปแบบในชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บัญชีโรคหัวใจจะเป็นชั้นนำ
สาเหตุของการตายทั่วโลก มันเป็นเรื่องยากสำหรับทางการแพทย์ที่
ปฏิบัติงานในการทำนายโรคหัวใจวายในขณะที่มันเป็นงานที่ซับซ้อน
ที่ต้องใช้ประสบการณ์และความรู้ ภาคสุขภาพ
วันนี้มีข้อมูลที่ซ่อนอยู่ที่จะมีความสำคัญใน
การตัดสินใจ ขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลเช่น J48, Naïve
Bayes, REPTREE, รถเข็นและเบส์สุทธิจะนำไปใช้ใน
การวิจัยในการทำนายโรคหัวใจ ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึง
ความถูกต้องของการคาดการณ์ 99% การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้สุขภาพ
ภาคที่จะคาดการณ์รูปแบบในชุดข้อมูลที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บัญชีเป็น โรคหัวใจเป็นสาเหตุของการเสียชีวิตทั่วโลก
. มันเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์
ทำนายโรคหัวใจเป็นที่ซับซ้อนงาน
ที่ต้องใช้ประสบการณ์และความรู้ ภาคสุขภาพ
วันนี้มีข้อมูลที่ซ่อนอยู่ที่สามารถสำคัญใน
การตัดสินใจ การทําเหมืองข้อมูลขั้นตอนวิธีการเช่น j48 นาไตได้
reptree Bayes Bayes , รถเข็น , และสุทธิที่ใช้ในนี้
การวิจัยในการโจมตีหัวใจ ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่า
ทำนายความถูกต้อง 99% การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ภาคสุขภาพ
ทำนายในรูปแบบชุดข้อมูล .