| Abstract: |  Tato práce se věnuje možnosti využití Bayesovských sítí při klasifikaci spodního infarktu myokardu. Poskytnutá předzpracovaná testovací data obsahovala 2596 EKG záznamů s 37 atributy, rozdělená v poměru 2333 normálních a 263 abnormálních signálů. V práci je postupně testováno několik běžných metod pro sestavení Bayesovských sítí, spolu s porovnáváním jejich výstupů. Znatelného zlepšení rozlišovacích schopností téměř všech algoritmů se podařilo docílit prořezáním kompletního souboru dat pomocí rozhodovacího stromu.
Nejlepšími sítěmi, vytvořených pomocí K2 a HillClimber algoritmu, se podařilo dosáhnout velmi dobrých výsledků se senzitivitou nad 81 % a specificitou nad 95 %.
|
|---|