Diagnose of chronic kidney diseases by using naive Bayes algorithm
المؤلفون المشاركون
Abd, Nur S.
Abd Allah, Zahir A.
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 13، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2021)، ص ص. 46-55، 10ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2021-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Chronic kidney disease (CKD) develops gradually, usually after months or years when the kidneys lose function.
In general, it may not be detected before it loses 25% of its functionality.
Patients may begin to not recognize kidney failure because kidney failure may not give any symptoms at first.
Treatment for kidney failure aims to control the causes and slow the progression of kidney failure.
If the treatments are insufficient, the patient is in the end stage of kidney failure and the last treatment is dialysis or a kidney transplant.
at this time.
Therefore, it is necessary to make an early diagnosis to avoid reaching the stage of kidney failure.
We conclude in this paper that the Naive Bayes algorithm is one of the best algorithms for diagnosing diseases with high accuracy of 99.24% and time of 0.003 seconds approximately because it is suitable for this kind of dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd, Nur S.& Abd Allah, Zahir A.. 2021. Diagnose of chronic kidney diseases by using naive Bayes algorithm. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 13, no. 2, pp.46-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1266867
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd, Nur S.& Abd Allah, Zahir A.. Diagnose of chronic kidney diseases by using naive Bayes algorithm. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 13, no. 2 (2021), pp.46-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1266867
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd, Nur S.& Abd Allah, Zahir A.. Diagnose of chronic kidney diseases by using naive Bayes algorithm. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2021. Vol. 13, no. 2, pp.46-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1266867
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 54-55
رقم السجل
BIM-1266867
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