Comparaison des algorithmes de classification et l'optimisation du meilleur algorithme

Attab Agheslane , Debiche Imad, Khaled Hayette

كلية العلوم الدقيقة-جامعة عبد الرحمان ميرة - بجاية · الجزائر

الموضوعات

علوم بحتة وطبيعية

الملخص

La prédiction de l'infection au COVID-19 à partir de données cliniques revêt une grandeimportance, car elle permet d'identifier les individus à risque, de prendre des mesurespréventives adaptées et de mieux allouer les ressources de santé. Nous démontrons dans cemémoire notre étude sur l'efficacité des algorithmes de classification dans la prédiction del'infection au COVID-19 à partir de données cliniques. En optimisant les hyperparamètres, nousavons constaté une amélioration des performances prédictives du modèle SVC. Ces résultatsrevêtent une importance cruciale pour la gestion de la pandémie et ouvrent de nouvellesperspectives pour les recherches à venir dans ce domaine.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة: f4c1e790-c412-4387-9f07-04b0871812dc
رقم العقد: 0
نوع الوسائط: Crawler
نوع المحتوى: الرسائل العلمية
صيغة المصدر: ماستر (LMD)
نوع الملف: pdf text
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بيانات النشر

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اللغة: French

المصدر والدورية

اسم المصدر: Comparaison des algorithmes de classification et l'optimisation du meilleur algorithme

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات: 0
كلمات الباحثين: COVID-19 : Hyperparamètres : L'efficacité des algorithmes

إشراف وإعداد

الإشراف: Khaled Hayette
الإعداد: Attab Agheslane , Debiche Imad

الاقتباسات الببليوغرافية

APA

Attab Agheslane ،Debiche Imad و Khaled Hayette. (2023). Comparaison des algorithmes de classification et l'optimisation du meilleur algorithme. أطروحة(ماستر (LMD)). كلية العلوم الدقيقة-جامعة عبد الرحمان ميرة - بجاية. الجزائر.

MLA

Attab Agheslane ،Debiche Imad و Khaled Hayette. Comparaison des algorithmes de classification et l'optimisation du meilleur algorithme. 2023. كلية العلوم الدقيقة-جامعة عبد الرحمان ميرة - بجاية، ماستر (LMD).