Hjärtsjukdomar är en av de vanligaste sjukdomarna i världen. Syftet med denna studie är att underlätta diagnosen av hjärtsjukdom med hjälp av ett hybridklassificeringssystem baserat på ReliefF- och RPRS-metoden. Det föreslagna systemet innehåller två delsystem: RFRS-systemet och ett klassificeringssystem med en ensembleklassare. Det första systemet omfattar tre steg: (i) data diskretisering, (ii) funktionsextraktion med hjälp av ReliefF algoritm, och (iii) funktionsreduktion med hjälp av den heuristiska Rough Set reduktion algoritm som vi utvecklat. I det andra systemet föreslås en ensembleklassningsmetod baserad på C4.5-klassningsmetoden. Statlog-datauppsättningen (Heart) från UCI-databasen användes för experiment. En maximal klassificeringsnoggrannhet på 92,59 % uppnåddes enligt ett korsvalideringsschema för jackkniv. Resultaten visar att prestandan hos det föreslagna systemet är överlägsen prestandan hos tidigare rapporterade klassificeringsmetoder.
Liu m.fl. Det föreslagna Ref-systemet innehåller två delsystem: systemet för urval av RFRS-funktioner och ett klassificeringssystem med en klassificering av ensembler.
A Hybrid Classification System for Heart Disease Diagnosis Based on the RFRS Method