Vorhersage von Herzkrankheiten mit Data-Mining-Techniken

Herzkrankheiten sind eine h?ufige Todesursache f?r Menschen auf der ganzen Welt. Die allgemeine Untersuchung ?ber die Gr?nde f?r den Tod aufgrund von Koronarerkrankungen hat ergeben, dass dies der eigentliche Grund f?r den Tod ist. Die Analyse dieser Probleme in der Anfangsphase hilft den ?rzten bei der Behandlung im Anfangsstadium und bei der Verbesserung des Wohlbefindens des Patienten. Auf diese Weise wird die Notwendigkeit der Behandlung von Herzkrankheiten, die bei Personen mit sehr verwickelten Problemen auftreten, wenn sie zu Beginn ?bersehen werden, deutlich. Verschiedene Data-Mining-Techniken k?nnen zur Analyse von Herzproblemen eingesetzt werden. Der wesentliche Punkt ist eine Analyse der Data-Mining-Technik, die im Allgemeinen genau ist. Es gibt verschiedene Arten von Data-Mining-Techniken wie Entscheidungsbaum, Naive Bayesian, Support Vector Machine (SVM), K-NN-Klassifikator, hybrider Ansatz, k?nstliches neuronales Netz ANN). In diesem Buch analysieren wir verschiedene Klassifizierungsalgorithmen.