Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics
A distinctive feature of this work is grouping naive Bayesian classifiers in the scheme of "one against all" and using the extended features space. Metric and categorial variables are present in the original sample. The scheme of "one vs. all" with the use of other methods of cla...
Saved in:
| Published in: | Індуктивне моделювання складних систем |
|---|---|
| Date: | 2014 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2014
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83989 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics / N. Kondrashova, V. Pavlov // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2014. — Вип. 6. — С. 11-23. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83989 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Kondrashova, N. Pavlov, V. 2015-07-02T06:51:06Z 2015-07-02T06:51:06Z 2014 Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics / N. Kondrashova, V. Pavlov // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2014. — Вип. 6. — С. 11-23. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83989 681.513.8 A distinctive feature of this work is grouping naive Bayesian classifiers in the scheme of "one against all" and using the extended features space. Metric and categorial variables are present in the original sample. The scheme of "one vs. all" with the use of other methods of classification gives an improvement in the accuracy of the differential diagnosis on exam sample compared to a single Bayesian classifier, but not in the case of the Naive Bayesian classifiers. The obtained results allow us to compare methods accuracies with such as GMDH and canonical discriminant analysis in solution of classification problem. Відмінною особливістю даної роботи є ансамблювання наївних Байєсівських класифікаторів в схемі «один проти всіх» і використанні розширеного простору ознак. У первинній вибірці присутні метричні і категорійні змінні. Схема «один проти всіх» із застосуванням інших методів класифікації дає поліпшення на екзамені точності диференціальної діагностики порівняно з єдиним класифікатором, але не у випадку наївних Байєсівських класифікаторів. Отримані результати точності дозволяють порівняти їх з результатами інших методів розв'язання задачі класифікації: таких як МГУА і канонічний дискримінантний аналіз. Отличительной особенностью данной работы является ансамблирование наивных Байесовских классификаторов в схеме «один против всех» и использовании расширенного пространства признаков. В исходной выборке присутствуют метрические и категориальные переменные. Схема «один против всех» с применением других методов классификации дает улучшение на экзамене точности дифференциальной диагностики по сравнению с единым классификатором, но не в случае наивных Байесовских классификаторов. Полученные результаты точности позволяют сравнить их с результатами других методов решения задачи классификации: таких как МГУА и канонический дискриминантный анализ. en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Індуктивне моделювання складних систем Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics |
| spellingShingle |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics Kondrashova, N. Pavlov, V. |
| title_short |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics |
| title_full |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics |
| title_fullStr |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics |
| title_full_unstemmed |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics |
| title_sort |
naive bayesian classifiers for purposes of medical differential diagnostics |
| author |
Kondrashova, N. Pavlov, V. |
| author_facet |
Kondrashova, N. Pavlov, V. |
| publishDate |
2014 |
| language |
English |
| container_title |
Індуктивне моделювання складних систем |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| description |
A distinctive feature of this work is grouping naive Bayesian classifiers in the scheme of "one against all" and using the extended features space. Metric and categorial variables are present in the original sample. The scheme of "one vs. all" with the use of other methods of classification gives an improvement in the accuracy of the differential diagnosis on exam sample compared to a single Bayesian classifier, but not in the case of the Naive Bayesian classifiers. The obtained results allow us to compare methods accuracies with such as GMDH and canonical discriminant analysis in solution of classification problem.
Відмінною особливістю даної роботи є ансамблювання наївних Байєсівських класифікаторів в схемі «один проти всіх» і використанні розширеного простору ознак. У первинній вибірці присутні метричні і категорійні змінні. Схема «один проти всіх» із застосуванням інших методів класифікації дає поліпшення на екзамені точності диференціальної діагностики порівняно з єдиним класифікатором, але не у випадку наївних Байєсівських класифікаторів. Отримані результати точності дозволяють порівняти їх з результатами інших методів розв'язання задачі класифікації: таких як МГУА і канонічний дискримінантний аналіз.
Отличительной особенностью данной работы является ансамблирование наивных Байесовских классификаторов в схеме «один против всех» и использовании расширенного пространства признаков. В исходной выборке присутствуют метрические и категориальные переменные. Схема «один против всех» с применением других методов классификации дает улучшение на экзамене точности дифференциальной диагностики по сравнению с единым классификатором, но не в случае наивных Байесовских классификаторов. Полученные результаты точности позволяют сравнить их с результатами других методов решения задачи классификации: таких как МГУА и канонический дискриминантный анализ.
|
| issn |
XXXX-0044 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83989 |
| citation_txt |
Naive Bayesian Classifiers for Purposes of Medical Differential Diagnostics / N. Kondrashova, V. Pavlov // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2014. — Вип. 6. — С. 11-23. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT kondrashovan naivebayesianclassifiersforpurposesofmedicaldifferentialdiagnostics AT pavlovv naivebayesianclassifiersforpurposesofmedicaldifferentialdiagnostics |
| first_indexed |
2025-12-07T15:21:02Z |
| last_indexed |
2025-12-07T15:21:02Z |
| _version_ |
1850863373182304256 |