Klasifikasi minangka salah sawijini

分类是最重要的机器学习任务之一。生活中的某些决定可以视为分类问题，例如与人类健康相关的疾病的诊断。分类算法将训练训练样本的正确模型，以便为助理医师诊断提供更智能的结果。但是，对于某些疾病，所做出的决定是分类算法不能直接达到预期的效果，因为存在差异，不同的数据集中存在不同的分类算法，即该分类算法没有数据收集性能，这比其他算法要好随你。考虑到疾病的诊断对准确性有严格的要求，如何创建具有强大生成能力的分类诊断模型将是该领域机器研究的重点。本文一般对特定疾病进行研究，并研究建立具有更高分类准确度的分类诊断模型，以产生更准确的疾病诊断结果。通过比较k近分类，逻辑回归和其他算子的准确性并监视乳腺癌和糖尿病患者的分类算法，可以找到更合适的乳腺癌和糖尿病诊断模型。在此基础上，将开发一种乳腺癌诊断模型，该模型将线性人格选择和支持向量机相结合，以考虑到过多特征对分类准确性的影响，从而提高乳腺癌诊断的准确性；完成，

米南卡的分类是最重要的歌唱机器学习任务之一。Sawetara 决定 ing urip 可以是 dianggep minangka 分类问题， 卡亚塔疾病诊断唱安娜甘丹加内卡罗健康马农萨。分类算法将 nglatih 模型唱贝纳萨卡康托练习， 以 nyedhiyakake asil 唱 luwih 智能康戈诊断助理医生。南宁， 康戈塔塔姆图病， 决定唱 dijupuk yaiku 分类算法 ora 可以直接不唱 diarepake， amarga ana bedane， 分类算法唱不同的 ana ing 数据集唱不同， yaiku ora ana 数据集性能分类算法， 唱 luwih 滑锡尼曼利扬巴甘什么 wae.恩格林吉·恩杜韦尼病诊断要求唱康戈精确准确，如何不我们模型诊断分类康提能力强唱代将达迪聚焦面板机田iki。论文 iki umumenyinaoni tartamtu 疾病， lan nyinaoni pambangunan 诊断模型分类 kanthi 精度分类唱 luwih dhuwur， 以 ngasilake asil 诊断唱卢维病准确。康提姆班丁克精度分类k-近，回归物流兰运营商附加兰唱分类算法监督康果乳腺癌兰糖尿病患者，可渗透到诊断模型唱鲁威可可康哥乳腺癌兰糖尿病诊断。Kanthi base iki， 乳腺癌诊断模型将开发， 唱 nggabungake kapribadian 选项 lan SVM 线性 kanggo 增加乳腺癌诊断的准确性， 纳利卡 · 恩格林吉影响功能唱 keluwih ing 准确性分类;唱完整，优化算法klompok粒子唱luwih光滑兰诊断模型糖尿病诊断SVM内核高斯增加了糖尿病诊断的准确性。

Klasifikasi minangka salah sawijining tugas pembelajaran mesin sing paling penting. Sawetara keputusan ing urip bisa dianggep minangka masalah klasifikasi, kayata diagnosis penyakit sing ana gandhengane karo kesehatan manungsa. Algoritma klasifikasi bakal nglatih model sing bener saka conto latihan supaya bisa nyedhiyakake asil sing luwih cerdas kanggo diagnosis dokter asisten. Nanging, kanggo penyakit tartamtu, keputusan sing dijupuk yaiku algoritma klasifikasi ora bisa langsung nggayuh efek sing diarepake, amarga ana bedane, algoritma klasifikasi sing beda ana ing set data sing beda, yaiku ora ana kumpulan data kinerja algoritma klasifikasi, sing luwih apik tinimbang liyane Bagéan apa wae. Ngelingi diagnosis penyakit nduweni syarat sing tepat kanggo akurasi, cara nggawe model diagnosis klasifikasi kanthi kemampuan generasi sing kuat bakal dadi fokus panelitian mesin ing bidang iki. Tesis iki umume nyinaoni penyakit tartamtu, lan nyinaoni pambangunan model diagnosis klasifikasi kanthi akurasi klasifikasi sing luwih dhuwur, supaya bisa ngasilake asil diagnosis penyakit sing luwih akurat. Kanthi mbandhingake akurasi klasifikasi k-near, regresi logistik lan operator tambahan lan algoritma klasifikasi sing diawasi kanggo kanker payudara lan pasien diabetes, bisa ditemokake model diagnostik sing luwih cocog kanggo kanker payudara lan diagnosis diabetes. Kanthi basis iki, model diagnosis kanker payudara bakal dikembangake, sing nggabungake pilihan kapribadian lan SVM linier kanggo nambah akurasi diagnosis kanker payudara, nalika ngelingi pengaruh fitur sing keluwih ing akurasi klasifikasi; sing lengkap, Algoritma optimisasi klompok partikel sing luwih apik lan model diagnosis diagnosis diabetes SVM kernel Gaussian nambah akurasi diagnosis diabetes.<br>