Levenberg Marquardtトレーニングアルゴリズムを使用した多層ニューラルネットワークを使用した肝炎疾患診断に関する研究

この研究では、ニューラルネットワーク構造を使用して肝炎疾患診断研究が実現されました。この目的のために、多層ニューラルネットワーク構造が使用されました。Levenberg-Marquardtアルゴリズムは、ニューラルネットワークのWeights Updateのトレーニングアルゴリズムとして使用されました。この研究の結果は、肝炎症の診断に焦点を当て、同じUCI機械学習データベースを使用していると報告された以前の研究の結果と比較されました。Tenfold Cross検証により、91.87％の分類精度を取得しました。

In this study, a hepatitis disease diagnosis study was realized using neural network structure. For this purpose, a multilayer neural network structure was used. Levenberg-Marquardt algorithm was used as training algorithm for the weights update of the neural network. The results of the study were compared with the results of the previous studies reported focusing on hepatitis disease diagnosis and using same UCI machine learning database. We obtained a classification accuracy of 91.87% via tenfold cross validation.