| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Izelpas sensoru datu analīze kuņģa vēža diagnostikai |
| Title in English |
Breath Sensor Data Analysis for Gastric Cancer Diagnostics |
| Department |
12100 Institute of Information Technology |
| Scientific advisor |
Inese Poļaka |
| Reviewer |
Dr. sc. ing. Sigita Misiņa |
| Abstract |
Bakalaura darbs ir veltīts datizraces lēmumu koku metožu apskatei un analīzei. Datu analīzei izmantotā datu kopa satur reālu pacientu izelpas sensora reakcijas datus, starp kuriem atrodas ar kuņģa vēzi diagnosticēti pacienti un pacienti, kuriem nav konstatēts šis vēzis. Galvenā uzmanība tika pievērsta klasifikācijas metožu izvēlei, lai rezultātā tiktu iegūts pēc iespējas precīzākais klases prognozēšanas modelis.
Ievadā aprakstīta tēmas aktualitāte, formulēts darba mērķis un uzdevumi. Darbā apskatīta izmantotā izelpas sensora funkcionalitāte, uzbūve un veicamā izelpas testa soļi. Tiek apskatītas lēmumu koku metodes, konkrētāk tiek izvērtēts C4.5 un CART algoritma darbība un iespējamās kļūdas, saskaroties ar lēmumu koka izveidi. Praktisko eksperimentu realizēšanai tiek apskatītas datu analīzei izmantojamās programmas, kur tika izvēlēta WEKA un RapidMiner Studio programmas, kurās ir iebūvēti lēmumu koku klasifikācijas algoritmi. Praktiskajos eksperimentos pa soļiem tiek apskatīts, kā tika izveidota darbam nepieciešamā datu kopa un kā tika iegūti katrai programmai atbilstošie lēmumu koki. Veikto lēmumu koku izveide ļauj novērtēt, kuri no datu kopas atribūtiem spēj ietekmēt kuņģa vēža klases diagnosticēšanu.
Darba apjoms - 56 lpp., 3 tabulas, 34 attēli un 3 pielikumi. |
| Keywords |
Kuņģa vēzis, Datizrace, C4.5, CART |
| Keywords in English |
Gastric cancer, Data mining, C4.5, CART |
| Language |
lv |
| Year |
2018 |
| Date and time of uploading |
01.06.2018 15:51:55 |
