論文の概要: A Fast Algorithm for Heart Disease Prediction using Bayesian Network Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09429v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 07:42:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:20:38.270858
• Title: A Fast Algorithm for Heart Disease Prediction using Bayesian Network Model
• Title（参考訳）: ベイズネットワークモデルを用いた心臓疾患予測のための高速アルゴリズム
• Authors: Mistura Muibideen and Rajesh Prasad (Department of Computer Science African University of Science and Technology, Abuja, Nigeria)
• Abstract要約: データマイニングは、医療部門から利用可能なデータから貴重な知識を取得するのに役立つ。 これは、臨床実験よりも速い患者の健康状態を予測するためのモデルをトレーニングするのに役立ちます。 Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes (NB), Support Vector Machineなど,さまざまな機械学習アルゴリズムの実装。 クリーブランド心臓データセットに適用されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cardiovascular disease is the number one cause of death all over the world. Data mining can help to retrieve valuable knowledge from available data from the health sector. It helps to train a model to predict patients' health which will be faster as compared to clinical experimentation. Various implementation of machine learning algorithms such as Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes (NB), Support Vector Machine, etc. have been applied on Cleveland heart datasets but there has been a limit to modeling using Bayesian Network (BN). This research applied BN modeling to discover the relationship between 14 relevant attributes of the Cleveland heart data collected from The UCI repository. The aim is to check how the dependency between attributes affects the performance of the classifier. The BN produces a reliable and transparent graphical representation between the attributes with the ability to predict new scenarios. The model has an accuracy of 85%. It was concluded that the model outperformed the NB classifier which has an accuracy of 80%.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は世界中の死因の1つである。 データマイニングは、医療部門から利用可能なデータから貴重な知識を取得するのに役立つ。 これは、臨床実験よりも速い患者の健康状態を予測するためのモデルをトレーニングするのに役立ちます。 Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes (NB), Support Vector Machineなど,さまざまな機械学習アルゴリズムの実装。 クリーブランド心臓データセットに適用されているが、ベイジアンネットワーク(BN)を用いたモデリングには限界がある。 本研究は,UCIレポジトリから収集したクリーブランド心臓データ14の関連属性の関係を明らかにするためにBNモデリングを適用した。 その目的は、属性間の依存性が分類器のパフォーマンスにどう影響するかをチェックすることである。 BNは属性間の信頼性と透過的なグラフィカル表現を生成し、新しいシナリオを予測できる。 このモデルは85%の精度を持つ。 モデルでは80%の精度でNB分類器よりも優れていた。

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