Оцінка якості класифікаторів, побудованих на основі правил, виведених з таблиці медичних даних за допомогою технології неточних множин

Abstract

Розглянуто методологію неточних множин для пошуку правил у таблицях даних та побудови класифікаторів нових об’єктів. Оцінюванюються такі класифікатори, наводяться результати аналізу таблиці медичних даних та застосування різних алгоритмів дискретизації. This paper is devoted to application of rough sets for mining rules from data tables and construction of classifiers that can perform classification of new objects. The quality of such classifiers is evaluated. The results of medical data table analysis and application of different discretization algorythms are presented.