Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 25
 İndirme 3
Feature Selection Based Data Mining Approach for Coronary Artery Disease Diagnosis
2021
Dergi:  
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems
Yazar:  
Özet:

Cardiovascular diseases responsible for many deaths are very common and important health problems. According to World Health Organization, each year 17.7 million people die because of them. Coronary artery disease is the most important type of cardiovascular diseases that cause serious heart problems in patients, affecting the heart’s function negatively. Being aware of the important attributes for this disease will help field-specialist in the analysis of routine laboratory test results of a patient coming internal medicine or another medicine unit except for the cardiology unit. In this study, it is aimed to determine the significance of attributes for coronary artery disease by utilizing Stability Selection method. In experiments, the attributes; ‘Age’, ‘Atypical’, ‘Blood pressure’, ‘Current smoker’, ‘Diastolic murmur’, ‘Dyslipidemia’, ‘Diabetes mellitus’, ‘Ejection fraction’, ‘Erythrocyte sedimentation rate’, ‘Family history’, ‘Hypertension’, ‘Potassium’, ‘Nonanginal’, ‘Pulse rate’, ‘Q wave’, ‘Regional wall motion abnormality’, ‘Sex’, ‘St Depression’, ‘Triglyceride’, ‘Tinversion’, ‘Typical chest pain’ and ‘Valvular heart disease’ were found important for each sub-dataset. Besides, the performances of four traditional machine learning algorithms were evaluated to detection of this disease. Logistic Regression algorithm outperformed others with %90.88 value of accuracy, 95.18% value of sensitivity, and 81.34% value of specificity.

Anahtar Kelimeler:

null
2021
Yazar:  
0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 388
Atıf : 868
2023 Impact/Etki : 0.067
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems