تحليل أداء تقنيات تنقيب البيانات الفعالة للتنبؤ بمرض فقر الدم باستخدام أدوات أورانج

الملخص

مرض فقر الدم هو النوع الأكثر شهرة من عدم كفاية النظام الغذائي. وهو أكثر شيوعًا عند الأشخاص الذين يعانون من نقص التغذية ويؤثر على البشر على حد سواء. حيث كان هناك وعي عالمي باستخدام مكملات فقر الدم للأشخاص نتيجة لنقص فقر الدم. ومن الأفضل تشخيص الحالة في مرحلة مبكرة من الحياة من أجل منع المزيد من الضرر وخلق العلاج المناسب. في هذه الدراسة، تم أخذ بيانات فقر الدم في الاعتبار للتنبؤ المبكر بالأمراض وتشخيصها من خلال تحليل البيانات وتقييم أداء تدريب المصنفات من حيث الدقة والدقة والحساسية أو الاسترجاع والنوعية وقياس Fومعامل ارتباط ماثيوز ومدة التدريب. حجم البيانات في مؤسسات الرعاية الصحية أكبر. هناك حاجة إلى طريقة فعالة لاستخراج المعرفة من هذا النوع من البيانات. يستخدم التنقيب عن البيانات لاكتشاف المعرفة من كميات كبيرة من البيانات في قواعد البيانات. تُستخدم تقنية التصنيف، وهي تقنية التنقيب عن البيانات، لتصنيف مراحل فقر الدم. تم جمع البيانات من 397 أسرة من زوار مختبر العابدين الطبي في وادي عتبة، ليبيا. تم إجراء البحث باستخدام برنامج Orange، حيث تم إجراء دراسة تجريبية باستخدام مجموعة بيانات فقر الدم لتحديد أفضل تنبؤ باستخدام تقنيات استخراج البيانات المتعددة. نتيجة لذلك، يتم فحص أداء ثماني تقنيات تصنيف، ومقارنة أداء التدريب باستخدام مصفوفة الارتباك Confusion Matrix. لقد تم تحديد أن تقنية مصنف المجموعة Ensemble يتفوق على التقنيات الأخرى من حيث دقة أداء التدريب.