I detta papper undersökning av prestandakriteriet för en maskin lärande verktyg, Naive Bayes Classifier med en ny viktad metod för att klassificera bröstcancer görs. Naive Bayes är en av de mest effektiva klassificeringsalgoritmerna. I många beslutsfattande system, ranking prestanda är ett intressant och önskvärt koncept än bara klassificering. Så för att utvidga traditionella Naive Bayes, och för att förbättra sin prestanda, viktas begreppet införlivas. Utforskning av domän kunskap baserad vikt uppdrag på UCI maskininlärning arkiv dataset av bröstcancer utförs. Eftersom bröstcancer anses vara den näst vanligaste dödsorsaken hos kvinnor idag. Experimenten visar att en viktad naiv vikar närmar sig överträffar naiva vikar.
Kharya och Soni REF producerade också en viktad naiv Bayesian klassificerare baserad på domän kunskap om bröstcancer klassificering.
Weighted Naive Bayes Classifier: A Predictive Model for Breast Cancer Detection
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}