Diabetes classification using ID3 and naïve Bayes algorithms
العناوين الأخرى
تصنيف مرض السكري باستخدام الخوارزمية التكرارية و خوارزمية المصنف الساذج
المؤلفون المشاركون
Jasim, Khalid Shakir
Salih, Hadil Muhammad
المصدر
Journal of University of Anbar for Pure Science
العدد
المجلد 12، العدد 3 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 38-46، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Diabetes can be defined as a chronic disease identified by high levels of blood glucose that result from issues in the way insulin is generated, the way insulin works, or both those reasons.
The aim of this research is to propose a technique using the Decision Tree (ID3) and Naive Bayes to categorize diabetes and reduce classification errors by increasing the accuracy of the classification.
The results of the proposed method were evaluated by comparing them with other results through the application of the proposed system to Pima India Diabetes data set, obtained from the UCI database site.
The experimental results show that the ID3 recorded a precision ratio of 91% and the naive class corrected it to 94% for the same number of the test group.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jasim, Khalid Shakir& Salih, Hadil Muhammad. 2018. Diabetes classification using ID3 and naïve Bayes algorithms. Journal of University of Anbar for Pure Science،Vol. 12, no. 3, pp.38-46.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-919079
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jasim, Khalid Shakir& Salih, Hadil Muhammad. Diabetes classification using ID3 and naïve Bayes algorithms. Journal of University of Anbar for Pure Science Vol. 12, no. 3 (2018), pp.38-46.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-919079
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jasim, Khalid Shakir& Salih, Hadil Muhammad. Diabetes classification using ID3 and naïve Bayes algorithms. Journal of University of Anbar for Pure Science. 2018. Vol. 12, no. 3, pp.38-46.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-919079
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-919079
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