Detta papper handlar främst om olika klassificering algoritmer nämligen, Bayes.NaiveBayes, Bayes.BayesNet, Bayes. NaiveBayesUppdaterbara, J48, Random Forest och Multi Layer Perceptron. Den analyserar hepatitpatienterna från UC Irvine maskininlärningsförrådet. Resultaten av klassificeringsmodellen är exakthet och tid. Slutligen dras slutsatsen att Naive Bayes prestanda är bättre än andra klassificeringsmetoder för hepatitpatienter.
REF analyserade hepatitpatienterna från datasetet som tillhandahölls i UC Irvine maskininlärningsarkiv.
Analysis of Classification Algorithms Applied to Hepatitis Patients
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}