Extragerea automată a regulilor de decizie pentru dinamica leptinei - O abordare a seturilor aproximative - ScienceDirect

Adăugați la Mendeley

Abstract

Un domeniu semnificativ în domeniul informaticii medicale este preocupat de învățarea modelelor medicale din date de nivel scăzut. Obiectivele inducerii modelelor din date sunt duble: analiza structurii modelelor pentru a obține o nouă perspectivă asupra fenomenelor necunoscute și dezvoltarea clasificatorilor sau a predictorilor de rezultate pentru cazurile nevăzute. În această lucrare, vom folosi o abordare bazată pe relația dintre indiscernibilitate și teoria seturilor aspre pentru a studia anumite întrebări referitoare la proiectarea modelului pe baza regulilor dacă - apoi, din date de nivel scăzut care includ 36 de parametri, unul dintre ei leptină. Pentru a genera un model ușor de citit, interpretat și inspectat, am folosit sistemul software ROSETTA. Scopul principal al acestei lucrări este de a obține o nouă perspectivă asupra fenomenelor nivelurilor de leptină, în timp ce interacționează cu alți factori de risc în obezitate.

---