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Titre: La prediction des maladies cardiaques a l'aide des techniques d'apprentissage automatique
Auteur(s): Mehennaoui, Abdelghani
Djouadi, Cherif
Mots-clés: les maladies cardiaques, apprentissage automatique, pr´ediction des maladies cardiaques, K plus proches voisins, arbre de d´ecision, la foret al´eatoire, la r´egression logistique
Date de publication: 2021
Editeur: AKLI MOHAND OULHADJ UNIVERSITY - BOUIRA
Résumé: La d´etection pr´ematur´ee des maladies cardiaques est l’un des facteurs les plus important qui font la diff´erence dans le traitement des maladies, et c’est pourquoi, le monde assiste ces derni`eres ann´ees `a diff´erentes cr´eations des m´ethodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour pr´edire les maladies des personnes avant qu’elles ne surviennent. Parmi les causes de mortalit´e humaine, les maladies cardiaques font partie du podium, elles doivent donc ˆetre d´etect´ees et traiter avant qu’elles ne se d´eveloppent. Le but de notre travail est de d´etecter les maladies cardiaques, on utilisant l’apprentissage automatique supervis´e. Pour ce fait, nous avons utilis´e plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique supervi´e, pour trouver le meilleur mod`ele pour un r´esultat maximal. Dans notre ´etude, nous avons sugg´er´e d’am´eliorer l’algorithme du K le plus proche voisin, qui ´etait le meilleur algorithme de d´etection. Nous avons pu prouver l’efficacit´e de notre algorithme am´elior´e apr`es avoir utilis´e le mˆeme ensemble de donn´ees et obtenu de meilleurs r´esultats que les autres algorithmes d’apprentissage automatique supervis´es
URI/URL: http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/19709
Collection(s) :Mémoires Master

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