اداء التصنيف لطريقة الشبكة المرنة التكيفية المعدلة الجزائية وطريقة لاسو المعدلة لبيانات سرطان الثدي
DOI:
https://doi.org/10.55562/jrucs.v56i1.27الكلمات المفتاحية:
لاسو المعدلة، الجزاء، انموذج الانحدار اللوجستي الجزائي، التصنيف، عالية الابعادالملخص
يشهد الوقت الحالي طفرة كبيرة في البيانات، يغديها التقدم التكنولوجي السريع. وقد أدت هذه الزيادة في حجم البيانات إلى ظهور بيانات عالية الأبعاد (حيث يتجاوز عدد المتغيرات حجم العينة)، مما خلق تحديات في الدقة وتحديد الأهداف. وبالتالي، يصبح تصنيف متغير الاستجابة الثنائية معقدًا بسبب التعددية الخطية في المتغيرات التوضيحية. ولمعالجة ذلك، أدى تصنيف متغير الاستجابة إلى استخدام تقنيات الجزاء وتقليل المتغيرات واختيار أفضل المتغيرات في النموذج. وهذا يساعد في تبسيط تعقيد النموذج لتحقيق النتيجة الثنائية المحددة (0،1). في هذا البحث، تم تطبيق أساليب الجزاء، بما في ذلك Adaptive Lasso، مع الشبكة المرنة التكيفية المعدلة الجزائية مع نموذج الانحدار اللوجستي الجزائي. ويتضمن التطبيق مجموعة من البيانات الحقيقية. العينة تم جمعها من قبل الباحثة (p = 49، n= 41)، وظهرت نتائج إيجابية للتصنيف في العينة التي جمعتها الباحثة، ونتيجة لذلك وجدنا أن هذه الأساليب قد حققت دقة تصنيف عالية مع اختيار العدد الأمثل للمتغيرات بكفاءة باستخدام مجموعة من الحزم والوظائف في لغة البرمجة R.
