ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام أساليب التعليم الآلي للتنبؤ بمرض السكري

العنوان بلغة أخرى: Using Machine Learning Techniques for Prediction Diabetes
المصدر: مجلة الدراسات والبحوث التجارية
الناشر: جامعة بنها - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: المتولي، ساره شعبان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبدالعاطي، فاطمة علي محمد (مشرف) , المنجي، هشام محمد رجب (مشرف)
المجلد/العدد: س41, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 629 - 650
ISSN: 1110-1547
رقم MD: 1282797
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التعلم الآلي | التعلم بإشراف | التعلم بدون اشراف | الانحدار اللوجستي | تحليل المكونات الرئيسية | Machine Learning | Supervised Learning | Unsupervised Learning | Logistic Regression | Principle Component Analysis
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

25

حفظ في:
LEADER 03266nam a22002537a 4500
001 2038976
041 |a ara 
044 |b مصر 
100 |a المتولي، ساره شعبان  |e مؤلف  |9 681948 
245 |a استخدام أساليب التعليم الآلي للتنبؤ بمرض السكري 
246 |a Using Machine Learning Techniques for Prediction Diabetes 
260 |b جامعة بنها - كلية التجارة  |c 2021 
300 |a 629 - 650 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a يعتبر مرض السكري من الأمراض غير المعدية المعروفة في العالم، قدر على أنه السبب السابع للوفاة، يتسبب مرض السكري في وفاة عدد كبير من الأشخاص كل عام ولا يدرك عدد كبير من الأشخاص المصابين بالمرض حالته الصحية مبكرا بما فيه الكفاية (2019) Zhu et al. يتم في هذا البحث اقتراح نموذج للتنبؤ بمرض السكري في مرحلة مبكرة باستخدام أساليب التعلم الآلي، يتكون النموذج من استخدام نموذج الانحدار اللوجستي (تعلم آلي بإشراف) ويتم أيضا تحسين دقته عن طريق استخدام تحليل المكونات الرئيسية (تلم آلي بدون إشراف) لتقليل الأبعاد بدون فقد الكثير من المعلومات قبل استخدام نموذج الانحدار اللوجستي.  |b Diabetes is well-known non-transmittable diseases in the world. It is assessed to be the seventh leading cause for death, Diabetes causes a large number of deaths each year and a large number of people living with the disease do not realize their health condition early enough Zhu et al (2019). In this paper, a model for predicting diabetes at an early stage using machine learning methods is proposed, The model consists of using the Logistic Regression Model (supervised machine learning) and it is also improved accuracy by using principle component analysis (un supervised machine learning) to reduce the dimensions without losing a Jot of information before using the logistic regression model. 
653 |a تشخيص الأمراض  |a الأمراض الوراثية  |a تحليل البيانات  |a الوقاية و العلاج 
692 |a التعلم الآلي  |a التعلم بإشراف  |a التعلم بدون اشراف  |a الانحدار اللوجستي  |a تحليل المكونات الرئيسية  |b Machine Learning  |b Supervised Learning  |b Unsupervised Learning  |b Logistic Regression  |b Principle Component Analysis 
700 |a عبدالعاطي، فاطمة علي محمد  |g Abdulaati, Fatemah Ali Mohammed  |e مشرف  |9 410557 
700 |a المنجي، هشام محمد رجب  |q Al-Munji, Hesham Mohammed Rajab  |e مشرف  |9 410533 
773 |4 الإدارة  |4 الاقتصاد  |6 Management  |6 Economics  |c 022  |f Mağallaẗ Al-Dirāsāt wa Al-Buḥūṯ Al-Tiǧāriyyaẗ  |l 003  |m س41, ع3  |o 1918  |s مجلة الدراسات والبحوث التجارية  |t Journal of Studies and Business Research  |v 041  |x 1110-1547 
856 |u 1918-041-003-022.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1282797  |d 1282797