مقارنة خوارزميات التكييس والتعزيز في تعليم المجموعات (Ensemble learning) للتنبؤ بأمراض القلب

عويدات, أ.بدر نجيب

dc.contributor.author	عويدات, أ.بدر نجيب
dc.date.accessioned	2025-07-17T07:36:47Z
dc.date.available	2025-07-17T07:36:47Z
dc.date.issued	2023-10-29
dc.identifier.issn	2790-0614
dc.identifier.uri	http://dspace-su.server.ly:8080/xmlui/handle/123456789/3225
dc.description.abstract	إن تعليم المجموعات (Ensemble learning) هو نهج عام لوصف التعلم الآلي يسعى إلى أداء تنبؤي أفضل من خلال الجمع بين التنبؤات من نماذج متعددة. يتضمن أسلوب تعليم المجموعات عددًا من الطرق منها أسلوب التكييس (Bagging) والتعزيز(Boosting) ويمتلك هذين الاسلوبين مجموعة من الخوارزميات منها خوارزمية الغابة العشوائية Random Force وخوارزمية التدرج التكيفي AdaBoost وخورزميات التدرج التعزيزي (Gradient Boosting). في هذا البحث، سنقارن بين الاسلوبين التكييس والتعزيز من حيث نسبة صحة خوارزمية التصنيف (Accuracy) ومقياس المثالية (Recall) ومقياس الدقة (Precision) معامل Cohen Kappa ومقياس F (F-measure) ومقياس الحساسية (Sensitivity) ومقياس النوعية (Specificity) ومستوى المنطقة الواقعة تحت منحنىROC في التنبؤ بأمراض قصور القلب.	en_US
dc.language.iso	other	en_US
dc.publisher	University Sirte جامعة سرت	en_US
dc.relation.ispartofseries	العدد الخامس عشر -مايو- 2022م;209-194
dc.subject	تعليم المجموعات	en_US
dc.subject	مقياس الدقة،	en_US
dc.subject	آ مقياس المثالية،	en_US
dc.subject	مقياس نسبة صحة،	en_US
dc.subject	تعزيز التدرج الأقصى،	en_US
dc.subject	آلة تعزيز التدرج الخفيف،	en_US
dc.subject	لات تعزيز التدرج،	en_US
dc.title	مقارنة خوارزميات التكييس والتعزيز في تعليم المجموعات (Ensemble learning) للتنبؤ بأمراض القلب	en_US
dc.type	Article	en_US