COMPARISON OF THE EFFECTS OF CROSS VALIDATION METHODS ON DETERMINING PERFORMANCES OF CLASSIFIERS USED IN DIAGNOSING CONGESTIVE HEART FAILURE
Journal Name:
- Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi
Author Name | University of Author | Faculty of Author |
---|---|---|
Abstract (2. Language):
Congestive heart failure (CHF) occurs when the heart is unable to provide sufficient pump action to maintain blood flow to meet the needs of the body. Early diagnosis is important since the mortality rate of the patients with CHF is very high. There are different validation methods to measure performances of classifier algorithms designed for this purpose. In this study, k-fold and leave-one-out cross validation methods were tested for performance measures of five distinct classifiers in the diagnosis the patients with CHF. Each algorithm was run 100 times and the average and the standard deviation of classifier performances were recorded. As a result, it was observed that average performance was enhanced and variability of performances was decreased when the number of data sections used in the cross validation method was increased.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Konjestif kalp yetmezliği (KKY) vücudun ihtiyaç duyduğu miktarda kanın pompalanamaması durumudur. Bu tanıya sahip hastaların ölüm oranı çok yüksek olduğundan erken teşhis önemlidir. Bu amaçla gerçekleştirilen sınıflandırma algoritmalarının performanslarının ölçümü için farklı doğrulama yöntemleri vardır. Bu çalışmada, KKY hastalarının teşhisinde sık kullanılan 5 farklı sınıflandırıcının performans ölçümleri için k-parçalı ve birisi-dışarıda çapraz doğrulama yöntemleri denenmiştir. Her algoritma 100 defa denenerek ortalama başarım ve standart sapmaları kayıt edilmiştir. Sonuç olarak, çapraz doğrulamada kullanılan veri parçası sayısı arttıkça ortalama başarımın arttığı ve başarım değişkenliğinin azaldığı tespit edilmiştir.
- 48