Au cours des derni???res ann???es, le secteur des soins de sant??? a collect??? d'???normes quantit???s de donn???es qui, malheureusement, ne sont pas extraites pour d???couvrir des informations cach???es permettant une prise de d???cision efficace. Aujourd'hui, les services m???dicaux ont parcouru un long chemin pour traiter les patients atteints de diverses maladies. L'une des plus mortelles est la maladie cardiaque, qui ne peut ???tre vue ??? l'oeil nu et survient instantan???ment. Le taux de mortalit??? a augment??? en ...
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Au cours des derni???res ann???es, le secteur des soins de sant??? a collect??? d'???normes quantit???s de donn???es qui, malheureusement, ne sont pas extraites pour d???couvrir des informations cach???es permettant une prise de d???cision efficace. Aujourd'hui, les services m???dicaux ont parcouru un long chemin pour traiter les patients atteints de diverses maladies. L'une des plus mortelles est la maladie cardiaque, qui ne peut ???tre vue ??? l'oeil nu et survient instantan???ment. Le taux de mortalit??? a augment??? en raison de mauvaises d???cisions cliniques. Pour parvenir ??? un traitement fiable et rentable, des syst???mes d'information ou d'aide ??? la d???cision bas???s sur l'informatique peuvent ???tre d???velopp???s pour accomplir cette t???che. L'exploration de donn???es fournit la solution pour la d???couverte de connaissances ??? partir de ces bases de donn???es vastes et complexes. Le travail de l'auteur implique le d???veloppement d'un cadre bas??? sur des techniques de classification associative sur un ensemble de donn???es cardiaques. La mise en oeuvre du travail est effectu???e sur l'ensemble de donn???es cardiaques de l'UCI Machine Learning Repository afin de tester et d'???valuer diff???rentes m???thodes pour obtenir de meilleurs r???sultats. Les r???sultats exp???rimentaux montrent que la plupart des r???gles de classification associative aident ??? la meilleure pr???diction des maladies cardiaques et ??? la cr???ation d'un syst???me d'aide ??? la d???cision fiable.
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