Clasificador Naive Bayes ponderado en medicina
Modelización predictiva para la detección del cáncer de mama
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La minería de datos es un paso esencial en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos en el que se aplican métodos inteligentes para extraer patrones (K. Usha Rani, 2010). La minería de datos (Perichinsky G. et al.,2003) es el conjunto de técnicas y herramientas aplicadas al proceso no trivial de extracción y presentación/visualización de conocimientos implícitos, previamente desconocidos, potencialmente útiles y humanamente comprensibles, a partir de grandes conjuntos de datos, con objeto de predecir tendencias y comportamientos de forma automatizada; y de describ...
La minería de datos es un paso esencial en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos en el que se aplican métodos inteligentes para extraer patrones (K. Usha Rani, 2010). La minería de datos (Perichinsky G. et al.,2003) es el conjunto de técnicas y herramientas aplicadas al proceso no trivial de extracción y presentación/visualización de conocimientos implícitos, previamente desconocidos, potencialmente útiles y humanamente comprensibles, a partir de grandes conjuntos de datos, con objeto de predecir tendencias y comportamientos de forma automatizada; y de describir modelos de formas automáticas previamente desconocidas(Chen M .et al.,1996 ) (Mannila H.et al.,1997) ( Piatetski-Shapiro G.et al.,1991).Las aplicaciones de la minería de datos en la investigación médica y sanitaria han demostrado ser eficaces, mostrando grandes potencialidades de desarrollo. El término minería inteligente de datos (Evangelos S.et al., 1996) es la aplicación de métodos de aprendizaje automático (Michalski R.S.et al., 1983) (Holsheimer M.et al., 1991) para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos.
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