Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Informācijas tehnoloģija
Nosaukums Klasifikācijas algoritmu lietošana likumsakarību noteikšanai anketēšanas datos respondentiem ar kuņģa slimībām
Nosaukums angļu valodā Application of Classification Algorithms for Mining Rules in Questionnaire Data for Respondents with Gastric Diseases
Struktūrvienība 12100 Informācijas tehnoloģijas institūts
Darba vadītājs Dr. sc. ing. Sergejs Paršutins
Recenzents Dr. sc. ing. Sigita Misiņa
Anotācija Tehnoloģijas, kas balstās uz kuņģa slimību diagnosticēšanu, ir dārgas un izmanto invazīvas apskates metodes. Attīstoties veselības aprūpes sfērai, arvien populārākās kļūst pašdiagnosticēšanas tehnoloģijas, kas balstās uz pacienta riska grupas noteikšanu. Pacienta riska grupa tiek noteikta, pielietojot dažādus modeļus. Darba mērķis ir izveidot šādus modeļus, izpildot anketēšanas datu analīzi ar klasifikācijas metodēm respondentiem ar diagnosticētām kuņģa slimībām. Modeļu apmācība tiek veikta, pielietojot divus klasifikācijas algoritmus - C4.5 algoritmu un CN2 algoritmu. Abi algoritmi tiek realizēti pielietojot programmnodrošinājumu Orange, kas ļauj ērti un viegli vizualizēt un apstrādāt datus. Kopumā tika veikti pieci dažādi eksperimenti un iegūti pieci modeļi. Pēc modeļu izveidošanas tika veikta to veiktspējās novērtēšana, kas ir nepieciešama, lai varētu secināt, cik kvalitatīvi modeļi tika izveidoti. Modeļu novērtēšanās laikā, tika ņemti vērā tādi kvalitātes rādītāji kā precizitāte, jutīgums, specifiskums un kļūdaino negatīvo norma. Balstoties uz iegūtajiem rezultātiem, tika konstatēts, ka apmācītie modeļi dotajā datu kopā neuzrāda pietiekami augstus rezultātus, lai šos modeļus varētu izmantot pacienta riska grupas noteikšanai. Ņemot vērā iegūtos rezultātus, tika izvirzīti daži priekšlikumi, labāku rezultātu sasniegšanai. Darba apjoms - 53 lpp., 13 tabulas un 21 attēls.
Atslēgas vārdi CN2, C4.5, klasifikācijas algoritmi
Atslēgas vārdi angļu valodā CN2, C4.5, classification algorithms
Valoda lv
Gads 2015
Darba augšupielādes datums un laiks 02.06.2015 11:06:20