International Science and Technology Journal

Home < Articles < Article Details

Analysis of Machine Learning Methods for Diseases Prediction

الملخص
أدى استخدام تقنيات التنقيب في البيانات إلى زيادة قدرتها بشكل كبير على زيادة دقة التشخيص. تستكشف هذه الورقة البحثية وتُقيّم استراتيجيات التنقيب في البيانات للتنبؤ بالأمراض. يغطي بحثنا مجموعة متنوعة من الخوارزميات. علاوة على ذلك، نستكشف مجموعة واسعة من الأمراض. كما نتعمق في دراسة تنوع مجموعات البيانات. تُجري هذه الورقة مقارنة تحليلية لمختلف استراتيجيات التنقيب في البيانات، مما يُسهم في فهم نقاط القوة والضعف لكل منها. كما تُحدد ورقتنا البحثية الثغرات في البحث، وتقترح سبلًا محتملة للاستكشاف المستقبلي، والتي قد تشمل دمج منهجيات التعلم الآلي المتقدمة والاستفادة من فئات البيانات. تهدف هذه الورقة البحثية إلى تقديم منظور شامل للوضع الحالي للتنقيب في البيانات في سياق التنبؤ بالأمراض، ومساعدة الباحثين على اتخاذ قرارات مدروسة. كشف تحليل دراسات مختلفة عن تناقضات كبيرة في أداء بعض الخوارزميات، والتي قد تُعزى إلى عوامل مثل اختيار مجموعة البيانات، وخطوات المعالجة المسبقة، وحجم مجموعة البيانات................. الكلمات المفتاحية:........... التعلم الآلي، التعلم العميق، التحليلات التنبؤية، التنبؤ بالأمراض، اختيار الميزات، معالجة البيانات الطبية، خوارزميات التصنيف
Abstract
The deployment of data mining techniques has gathered significant its capability to increase diagnostic accuracy. This paper exploration and evaluation of data mining strategies for disease prediction. Our investigation covers an assortment of algorithms. Furthermore, we explore an extensive array of diseases. This paper further investigates the variety of datasets. An analytical comparison of various data mining strategies imparting understanding into their individual strengths, limitations. our paper also identifies gaps in the research and proposes potential avenues for future exploration, which may encompass the integration of advanced machine learning methodologies and utilization of data categories. The purpose of paper provides all encompassing perspective on the present status of data mining in the context of disease prediction, assist scholars in making informed choices. The analysis of various studies revealed significant inconsistencies in the performance certain algorithms, may be attributed to factors such as the choice of dataset, preprocessing steps, and dataset size...................... Keywords: ...............Machine Learning, Deep Learning, Predictive Analytics, Disease Prediction, Feature Selection, Medical Data Processing, Classification Algorithms.