Utilisation de la Classification pour la determination des profils des malades

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Date
2022
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Faculté des Sciences
Abstract
Le data mining, ou La fouille de données, constitue le coeur d'un processus d'extraction de connaissances à partir d'un large volume de données. Son champ d'applications est très vaste. Dans le présent travail nous exposons un modèle de prédiction pour la recherche d’une donnée ou valeur et qui est en fait une valeur inconnue au départ et dont nous voulons prédire. Pour atteindre cet objectif nous proposons un système qui va s'articuler autour de trois modules Dans un premier temps nous employons la technique de la classification Pour une analyse de données qui extrait des modèles décrivant avec précision les catégories et les catégories de données importantes, C'est le modèle de connaissance que nous allons analyser. Pour ce faire, nous proposons l’utilisation de la méthode K-NN sous un environnement appelé WEKA destiné à la fouille de données. Dans un deuxième temps nous utilisons un module que nous avons développé afin de faire la prédiction à partir du modèle construit par classification. Dans une étape finale nous expérimentons notre approche sur des données se rapportant aux. Malade de la colonne vertébrale. Dans ce type de maladie, le type de maladie est souvent reconnu par ses symptômes Enfin, nous évaluerons notre approche. Le travail que nous présentons dans cette thèse est très intéressant, notamment dans la recherche des symptômes qui apparaissent sur le patient. Cela contribuera à l'identification du type de maladie.
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