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Medical Data Classification with Naive Bayes Approach

机译：朴素贝叶斯方法进行医学数据分类

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Medical area produces increasingly voluminous amounts of electronic data which are becoming more complicated. The produced medical data have certain characteristics that make their analysis very challenging and attractive. In this study we present an overview of medical data mining from different perspectives; including characteristics of medical data, requirements of systems dealing with such data and the different techniques used for medical data mining. Among the different approaches we emphasize on the use of Naive Bayes (NB) which is one of the most effective and efficient classification algorithms and has been successfully applied to many medical problems. To support our argument, empirical comparison of NB versus five popular classifiers on 15 medical data sets, shows that NB is well suited for medical application and has high performance in most of the examined medical problems.
机译：医疗领域产生越来越大量的电子数据，这些电子数据变得越来越复杂。产生的医学数据具有某些特征，使其分析非常具有挑战性和吸引力。在这项研究中，我们从不同的角度对医学数据挖掘进行了概述。包括医疗数据的特征，处理此类数据的系统要求以及用于医疗数据挖掘的不同技术。在不同的方法中，我们强调朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）的使用，它是最有效和高效的分类算法之一，已成功应用于许多医疗问题。为了支持我们的观点，对NB与15个医学数据集上的五个流行分类器进行了经验比较，结果表明NB非常适合医疗应用，并且在大多数已检查的医学问题中均具有很高的性能。

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