![](/images/graphics-bg.png)
Ensemble classifier model for health care informatics
المؤلفون المشاركون
Yahya, Nur al-Din A. M.
Agwil, Rashid Umar
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 3 (31 يوليو/تموز 2013)، ص ص. 290-313، 24ص.
الناشر
تاريخ النشر
2013-07-31
دولة النشر
ليبيا
عدد الصفحات
24
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In many circumstances, if a single classifier has a particular level of performance on a problem, a committee of such classifiers will have a better performance on that problem.
Ensemble techniques have been successfully applied in the context of supervised learning to increase the accuracy and stability of classification.
Recently, researches have demonstrated that, by combining a collection of dissimilar algorithms, an improved solution can be obtained more than with a single feature-classifier alone.
The purpose of this study is to demonstrate the benefit of combining common data mining techniques for the classification of benign and malignant patterns for breast cancer disease.
Three classifiers techniques (Naive Bayes Classifier, Rule Based Classifier and the k-Nearest Neighbors Classifier) are the parameters to construct the Ensemble Classifier Model where the accuracy is the measurement tool to e\’aluate the model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yahya, Nur al-Din A. M.& Agwil, Rashid Umar. 2013. Ensemble classifier model for health care informatics. Journal of Libyan Studies :،Vol. 2013, no. 3, pp.290-313.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-830027
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yahya, Nur al-Din A. M.& Agwil, Rashid Umar. Ensemble classifier model for health care informatics. Journal of Libyan Studies : No. 3 (Jul. 2013), pp.290-313.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-830027
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yahya, Nur al-Din A. M.& Agwil, Rashid Umar. Ensemble classifier model for health care informatics. Journal of Libyan Studies :. 2013. Vol. 2013, no. 3, pp.290-313.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-830027
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-830027
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)