Phương pháp Machine Learning, đặc biệt là sử d ng dữ liệu văn bảụ n, mang lại tiềm năng lớn trong việc dự đoán bệnh tiểu đường... - Xây dựng và hu n luy n mô hình dấ ệ ựa trên các đặc tr
TỔ NG QUAN TÀI LI ỆU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Nghiên c u liên quan: 4 ứ
Bài báo: NG D NG KỨ Ụ Ỹ THUẬT CÂY QUYẾT ĐỊNH XÂY D NG H Ự Ệ
THỐNG DỰ ĐOÁN BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG [2]
Bài báo c a nhóm tác gi ủ ảNguyễn Văn Chức, Trần Th Kim H ng thuị ằ ộc Trường Đại h c Kinh tọ ế – Đại học Đà Nẵng được đăng trên Kỷ ế y u H i th o khoa h c CITA 2014 ộ ả ọ
CNTT đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong y tế Bài viết này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ thông tin để xây dựng hệ thống dự đoán bệnh đái tháo đường, giúp cải thiện quy trình chẩn đoán và điều trị Việc sử dụng CNTT không chỉ nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện bệnh mà còn hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc đưa ra quyết định kịp thời và hiệu quả.
Bài báo này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dự đoán bệnh đái tháo đường trong lĩnh vực y tế và cách mà kỹ thuật cây quyết định có thể được áp dụng để xây dựng hệ thống dự đoán hiệu quả Cây quyết định là một phương pháp máy học có khả năng xử lý dữ liệu và tạo ra các quy tắc quyết định dựa trên những đặc trưng của dữ liệu Trong trường hợp này, cây quyết định được sử dụng để xác định các yếu tố quan trọng trong việc dự đoán bệnh đái tháo đường.
Bài báo mô tả quá trình xây dựng hệ thống dự đoán bệnh đái tháo đường bằng kỹ thuật cây quyết định Đầu tiên, dữ liệu liên quan đến bệnh nhân đái tháo đường được thu thập và tiền xử lý để chuẩn bị cho việc xây dựng cây quyết định Sau đó, thuật toán cây quyết định được áp dụng để tạo ra cây quyết định từ dữ liệu đã được tiền xử lý Quá trình này cung cấp quy tắc quyết định dựa trên các đặc trưng của dữ liệu và khả năng dự đoán bệnh đái tháo đường.
Nghiên cứu cho thấy hệ thống dự đoán bệnh đái tháo đường sử dụng kỹ thuật cây quyết định đạt hiệu suất tốt Việc áp dụng cây quyết định giúp xác định các yếu tố quan trọng và tạo ra quy tắc quyết định rõ ràng, giúp các chuyên gia y tế và bệnh nhân dễ dàng nắm bắt và áp dụng trong thực tiễn.
Bài báo "Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research" in trong Computational and Structural Biotechnology Journal [3]
The article "Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research," published in the Computational and Structural Biotechnology Journal in 2017, explores innovative techniques in diabetes research Authored by Ioannis Kavakiotis, Olga Tsave, Athanasios Salifoglou, Nicos Maglaveras, Ioannis Vlahavas, and Ioanna Chouvarda, the paper emphasizes the significance of machine learning and data mining in analyzing complex diabetes-related data The authors discuss various methodologies and their applications, highlighting how these advanced technologies can enhance predictive modeling and improve patient outcomes in diabetes management.
Nhóm tác giả đã nghiên cứu ứng dụng của các phương pháp học máy và khai thác dữ liệu trong việc phân tích và dự đoán thông tin liên quan đến bệnh tiểu đường Bài báo cung cấp cái nhìn tổng quan về việc áp dụng những phương pháp này trong lĩnh vực nghiên cứu y tế và tiểu đường.
Bài báo trình bày các phương pháp học máy quan trọng như Support Vector Machines (SVM), Neural Networks, Decision Trees và Random Forests Những kỹ thuật này đã được áp dụng để xây dựng các mô hình dự đoán cho các biến quan trọng trong bệnh tiểu đường, bao gồm mức độ đường huyết và tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.
Các tác giả trong bài báo nhấn mạnh việc sử dụng phương pháp học máy và khai thác dữ liệu tiềm năng để phát hiện những thông tin mới, cung cấp cái nhìn sâu hơn về tiểu đường Bằng cách áp dụng các phương pháp này vào dữ liệu tiểu đường, chúng ta có thể tìm ra các mẫu, quy luật và thông tin quan trọng, từ đó hỗ trợ cho việc chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh tiểu đường Việc áp dụng các phương pháp này yêu cầu sự cẩn thận và kiểm soát chất lượng dữ liệu, điều này là cần thiết để đảm bảo tính tin cậy và độ chính xác của kết quả dự đoán và phân tích.
Cơ sở lý thuyết
2.2.1 Phương pháp học máy (Machine Learning):
Học máy là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu và phát triển các phương pháp cùng thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể Thay vì viết mã chi tiết, học máy tập trung vào việc tự động nhận diện mẫu và rút ra kết luận từ thông tin có sẵn.
6 cụ thể để giải quyết m t nhiộ ệm v , h c máy cho phép máy tính t h c và tìm ra cách giụ ọ ự ọ ải quyết dựa trên kinh nghiệm từ ữ d u hu n luy n liệ ấ ệ
Trong học máy, một hệ thống học mô hình học được xây dựng dựa trên các mẫu và quy tắc tìm thấy trong tập dữ liệu huấn luyện Mô hình này có khả năng dự đoán và đưa ra quyết định cho dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đó.
Các thuật toán học máy có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phân loại dữ liệu, dự đoán, nhận diện, gợi ý, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Học máy đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc khai thác tri thức và xử lý thông tin từ dữ liệu lớn, đóng vai trò quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp như y tế, tài chính, marketing, giao thông vận tải, và nhiều lĩnh vực khác.
Có nhiều phương pháp học máy khác nhau được sử dụng để giải quyết các vấn đề Dựa vào phương pháp học, học máy chủ yếu được chia thành các loại chính.
Học có giám sát là một phương pháp trong đó mô hình được đào tạo trên dữ liệu đã được gán nhãn, với các đầu vào tương ứng với đầu ra mong muốn Mục tiêu chính của mô hình là xây dựng một hàm ánh xạ từ các đầu vào đến các đầu ra dự đoán.
Học không giám sát là phương pháp mà mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu không có nhãn hoặc thông tin về đầu ra mong muốn Mục tiêu chính của mô hình này là khám phá cấu trúc, mẫu và thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu.
Học bán giám sát là một phương pháp học máy sử dụng một tập hợp dữ liệu lớn, trong đó chỉ một phần nhỏ dữ liệu được gán nhãn Mô hình này tận dụng cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn để học hỏi và đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới.
Học Tăng cường (Reinforcement Learning) là một mô hình được thiết kế để tương tác với môi trường động nhằm tối đa hóa hàm phần thưởng Mô hình này học hỏi từ kinh nghiệm và cải thiện quyết định qua quá trình thử nghiệm và sai sót Đây là một phân loại phổ biến trong lĩnh vực học máy, với khả năng kết hợp và chồng chéo giữa các loại học máy khác nhau Nhiều phương pháp học máy khác cũng được áp dụng tùy thuộc vào bài toán cụ thể và yêu cầu của dữ liệu.
2.2.2 Thu t tốn Nạve Bayes (NB): ậ
Naive Bayes là một thuật toán phân loại mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy, dựa trên nguyên lý của Định lý Bayes Thuật toán này được sử dụng để dự đoán và phân loại dữ liệu vào các nhãn hoặc lớp khác nhau, dựa trên các đặc trưng của dữ liệu.
Thuật toán Naive Bayes dựa trên giả định "ngây thơ" rằng các đặc trưng đầu vào là độc lập với nhau, không có sự tương quan hay ảnh hưởng đáng kể Lợi ích của thuật toán Naive Bayes bao gồm tính đơn giản và hiệu quả tính toán nhanh Mặc dù giả định này thường không đúng trong thực tế, thuật toán Naive Bayes vẫn mang lại kết quả khá tốt trong nhiều bài toán phân loại.
Nạve Bayes là một phương pháp hiệu quả trong phân loại khi các đặc trưng đầu vào là rời rạc, như giá trị nhị phân hoặc hạng mục Trong lĩnh vực phân loại văn bản, Nạve Bayes thường được sử dụng với các đặc trưng là từ hoặc cụm từ, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả phân loại.
Nạve Bayes có nhược điểm do giả định độc lập giữa các đặc trưng, dẫn đến hiện tượng "Nạve" Khi giả định này không đúng trong thực tế, Nạve Bayes có thể tạo ra kết quả không chính xác.
2.2.3 Thuật toán Decision Tree (DT):
Cây quyết định là một thuật toán học máy quan trọng được sử dụng trong bài toán phân loại và hồi quy Thuật toán này xây dựng một cây quyết định dựa trên các quy tắc học được từ dữ liệu huấn luyện, nhằm dự đoán nhãn cho các mẫu dữ liệu mới.
Cây quyết định có cấu trúc giống như cây, trong đó các nút biểu thị cho các quyết định và các nhánh đại diện cho các kết quả khả thi Mỗi nút trong cây thể hiện một đặc trưng, trong khi các nhánh từ nút đó phản ánh giá trị cụ thể của đặc trưng đó Các lá của cây biểu thị cho các nhãn hoặc giá trị dự đoán.
Quá trình xây d ng cây quyự ết định gồm hai giai đoạn chính: xây d ng cây và c t tự ắ ỉa cây
Xây dựng cây là quá trình bắt đầu từ nút gốc, trong đó dữ liệu được phân chia dựa trên các đặc trưng để tạo ra các nút con Các đặc trưng này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định cách thức phân loại và tổ chức thông tin trong cây.