A new approach of rough set theory for feature selection and bayes net classifier applied on heart disease dataset
المؤلفون المشاركون
al-Shammari, Iman Salih
al-Ubaydi, Ali Abd Rahumi
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 26، العدد 2 (28 فبراير/شباط 2018)، ص ص. 15-26، 12ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
-In this paper a new approach of rough set features selection has been proposed.
Feature selection has been used for several reasons a) decrease time of prediction b) feature possibly is not found c) present of feature case bad prediction.
Rough set has been used to select most significant features.
The proposed rough set has been applied on heart diseases data sets.
The main problem is how to predict patient has heart disease or not depend on given features.
The problem is challenge, because it cannot determine decision directly .Rough set has been modified to get attributes for prediction by ignored unnecessary and bad features.
Bayes net has been used for classified method.
10-fold cross validation is used for evaluation.
The Correct Classified Instances were 82.17, 83.49, and 74.58 when use full, 12, 7 length of attributes respectively.
Traditional rough set has been applied, the minimum Correct Classified Instances were 58.41 and 81.51 when use 2 length of attributes respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Shammari, Iman Salih& al-Ubaydi, Ali Abd Rahumi. 2018. A new approach of rough set theory for feature selection and bayes net classifier applied on heart disease dataset. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 26, no. 2, pp.15-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094074
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Shammari, Iman Salih& al-Ubaydi, Ali Abd Rahumi. A new approach of rough set theory for feature selection and bayes net classifier applied on heart disease dataset. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 26, no. 2 (2018), pp.15-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094074
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Shammari, Iman Salih& al-Ubaydi, Ali Abd Rahumi. A new approach of rough set theory for feature selection and bayes net classifier applied on heart disease dataset. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2018. Vol. 26, no. 2, pp.15-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094074
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 25-26
رقم السجل
BIM-1094074
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر