Comparing Association Rules and Decision Trees for Disease Prediction

Association rules represent a promising technique to find hidden patterns in a medical data set. The main issue about mining association rules in a medical data set is the large number of rules that are discovered, most of which are irrelevant. Such number of rules makes search slow and interpretation by the domain expert difficult. In this work, search constraints are introduced to find only medically significant association rules and make search more efficient. In medical terms, association rules relate heart perfusion measurements and patient risk factors to the degree of stenosis in four specific arteries. Association rule medical significance is evaluated with the usual support and confidence metrics, but also lift

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.