تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > مقارنة بين أنموذج الانحدار الل...>الوصف

مقارنة بين أنموذج الانحدار اللوجستي والة الموجة المساند لتصنيف مشاهدات مرضى كوفيد-19 في مستشفى الحسين العام

العنوان بلغة أخرى: Comparison between Logistic Regression Model and Vector Machine to Classify Observations of COVID-19 Patients at Alhussein General Hospital
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: عناد، فهد حسين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Anad, Fahad Hussein
المجلد/العدد: مج14, ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 261 - 273
DOI: 10.32894/1913-014-003-020
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1528144
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانحدار اللوجستي | جائحة كورونا "كوفيد-19" | المؤسسات الصحية | مستشفى الحسين العام
كلمات المؤلف المفتاحية:
الانحدار اللوجستي | الة الموجة المساند | نسبة التصحيح | وباء كورونا | Logistic Regression | Support Vector Machine | Correction Ratio | Corona Epidemic
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تناول هذا البحث دراسة أنموذج الانحدار اللوجستي الذي يعد من الطرائق المهمة في التقدير وهو من أكثر النماذج شيوعا في معالجة البيانات الثنائية، فضلا عن أسلوب آلة الموجة المساند وهي من الأساليب التي تستعمل لتصنيف البيانات الطبية وغيرها ومقارنتهما مع بعضهما. إذ يهدف البحث إلى تحديد افضل أسلوب للتصنيف البيانات من خلال المقارنة بينهما باستعمال طرائق التصنيف الإحصائية (الدقة، النوعية، الحساسية، نسبة الخطأ الإيجابي) ومعيار نسبة التصنيف الصحيح وبعد تطبيق الأساليب الإحصائية على مرضى كوفيد- ۱۹ الذي يعد من أكبر المشاكل الصحية التي واجها العالم إذ تم استعمال عينة عشوائية بحجم (۸۰) شخصا من مستشفى الحسين العام في ذي قار، حيث أظهرت النتائج أن خوارزمية آلة الموجة المساند SVM) (Support Vector Machine)) قد حققت أداء فعال جدا في تصنيف البيانات الحقيقية وهذا ما يبين أن تصنيف حالات المرضى له أهمية نسبية للعوامل المدروسة باستعمال أسلوب آلة الموجة المساند.

This research studied the logistic regression model, which is one of the important methods of estimation and one of the most common models in processing binary data, as well as the support Vector machine method, which is one of the methods used to classify medical and other data and compare them with each other. The research aims to determine the best method for classifying data by comparing them using statistical classification methods (accuracy, specificity, sensitivity, error positive rate) and the correct classification rate criterion, and after applying statistical methods to Covid-19 patients, which is one of the biggest health problems that the world has faced. A random sample size of (80) people was used from Al-Hussein General Hospital in Dhi Qar, where the results showed that the Support Vector Machine (SVM) algorithm had achieved very effective performance in classifying real data, and this shows that classifying patients’ cases It has relative importance to the factors studied using the support wave machine method.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.