Hälso- och sjukvårdsindustrin är i allmänhet "informationsrik", men tyvärr inte alla data bryts som krävs för att upptäcka dolda mönster och effektivt beslutsfattande. Avancerade data mining tekniker används för att upptäcka kunskap i databas och för medicinsk forskning, särskilt i Heart disease förutsägelse. Detta dokument har analyserat förutsägelsesystem för hjärtsjukdomar med hjälp av fler indataattribut. Systemet använder medicinska termer som kön, blodtryck, kolesterol som 13 attribut för att förutsäga sannolikheten för att patienten får en hjärtsjukdom. Hittills används 13 attribut för förutsägelse. I detta forskningsdokument lades ytterligare två attribut till, dvs. fetma och rökning. Data mining klassificering tekniker, nämligen Decision Trees, Naive Bayes, och Neural Networks analyseras på Heart disease databas. Prestanda av dessa tekniker jämförs, baserat på noggrannhet. Enligt våra resultat noggrannhet Neural Networks, Decision Trees, och Naive Bayes är 100%, 99,62%, och 90,74% respektive. Vår analys visar att av dessa tre klassificeringsmodeller förutsäger Neural Networks hjärtsjukdom med högsta noggrannhet.
I referens-REF tekniker såsom beslut träd, Naive Bayes och MLP av ANNs används för att förutsäga hjärtsjukdomar hos människor.
Improved Study of Heart Disease Prediction System using Data Mining Classification Techniques
{'venue': 'International Journal of Computer Applications (0975 – 888) Volume 47– No.10', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}