TY -的A2 Chakraborty Chinmay盟——Mehbodniya阿布盟——汗,Ihtiram Raza盟——Chakraborty Sudeshna盟——恋人,m . AU - Mehta Kamakshi AU -阿里,Liaqat盟——Nuagah Stephen Jeswinde PY - 2022 DA - 2022/01/10 TI -数据挖掘在员工医疗检测使用智能技术产业发展SP - 6462657六世- 2022 AB - 背景。甚至在今天的环境中,当有大量的信息访问,它可能很难做出合适的选择的幸福。数据挖掘、机器学习和计算统计数据是今天最受欢迎的领域的培训,他们都是针对二次授权人在良好的决策,将最大化的结果他们参与任何工作区域。因为越来越多的病人角色的程度直接关系到人的速度增长和生活方式的变化,医疗保健行业一个重要的需要数据处理服务。谈到癌症预后是一种表情,与病人存活的可能性,但它也可以用来描述疾病的严重程度,因为它将出现在病人的未来的时间表。 方法。该技术包括三个阶段:输入数据采集、预处理和分类。数据采集包括输入原始数据,然后进行预处理,消除了数据和使用系综分类器进行分类分析癌症的阶段。本研究探讨了知名品牌的综合影响与另一个利用multilabel分类器的方法,这是成功的。最后,构造一个分类器模型,通过实验验证增加分类器模型的准确性,以前一直显示。整个推荐的性能和测试模型演示了一个稳定发展的2%到6%基线介绍基线性能。 结果。提供一个良好的贡献一般健康福利的非商业潜在工人医疗保健行业提供的是一个机会这推荐的工作结果。预计替代解决这些限制,以及整个流程的自动化所有的五个阶段,将工作的重点进行。员工在工业或信息的健康状态趋势预测是由这些数据模式更加容易。该分类器的准确率达到93.265%。SN - 2040 - 2295 UR - https://doi.org/10.1155/2022/6462657 - 10.1155 / 2022/6462657摩根富林明医疗工程PB - Hindawi KW - ER