診療データベースからの知識発見 : 機械学習及び統計学的手法の比較
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では、髄膜脳炎データベースを統計学的検定、機械学習及び多変量解析の手法により解析し、それらの結果について比較検討した。本データベースは平成4年までの約14年間に入院治療した121人患者の情報からなっており、入院時の病歴、検査所見、専門医の鑑別診断、治療内容、治療後の経過、転帰について、約34の属性によって記述されている。解析した結果として、統計学的検定と学習システムによって生成されたルールでは、データベースの属性間に新たな知識を発見できたのに対し、各多変量解析の手法では、これらの知識の一部しか抽出できなかった。以上の結果から、様々な手法を組み合わせて解析しなければ、重要な知識が発見できない可能性があることが示唆された。
- 1998-10-14
論文 | ランダム
- 垂直磁気記録用裏打ちFeCoCSi膜のノイズ低減
- MO膜を用いた磁気記録媒体
- 垂直磁気記録用裏打ちFeC膜の磁気特性
- 強磁性金属欠陥層をもつ1次元フォトニクス結晶
- 4)Co置換Baフェライト超微粒子分散膜の磁気光学効果(画像情報記録研究会)