ناقشت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات " تحسين التنبؤ بالأمراض اعتماداً على طريقة مجموعة التقريب المعدلة وطريقة شجرة القرار ذات العامل الأكثر شيوعا "،للطالب علي عبد الكريم رحومي.تناولت الدراسة قطاع الرعاية الصحية إذ يكون التنبؤ بنوع أو شدة الأمراض من الأمور المهمة لمساعدة الأشخاص لمعرفة مستواهم الصحي واتخاذ الفعاليات المناسبة لتحسين صحتهم، حيث تم تطبيق مبدأ جديد من طريقة التقريب والتي أطلق عليها اسم طريقة التقريب المعدلة لاختيار الصفات، وكذلك تم اقتراح طريقة شجرة القرار ذات العامل الأكثر شيوعا، بالاعتماد على ثلاثة مقاييس للنقاوة لتحسين كفاءة التنبؤ في طريقه شجرة القرار.
ضمت الدراسة عدة مراحل منها مرحلة المعالجة المسبقة وتتكون من ثلاث مراحل فرعية هي اقتراح طريقة MRA لملئ القيم المفقودة في مجموعة البيانات، والتجميع لتدريج قيم بعض الصفات، وأخيرا التسوية.واستنتجت الدراسة إن أفضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات القلب ذات التصنيف الثنائي هي 94.06 عند استخدام طريقة شجرة القرار، و أفضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات القلب متعددة الأصناف هي 76.24، أما أفضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات الأمراض الجلدية متعددة الأصناف هي 100 باستخدام طريقة شجرة القرار، واستخدام العامل المشترك الأكبر عند اختيار جميع الخصائص.
رافع عبد القادر