In this study, we used three popular data mining techniques (decision trees, artificial neural networks and support vector machine) to analyze the risk factors of medical expense of patients with hepatitis A in Guangdong Province in 2008. We compared the three methods to find out an effective method to predict medical expense and extract main influence factors of the medical expense. The results showed that support vector machine is the most accurate predictor.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Previous Research 3. Research Method 3.1. Data Understanding and Data Preparation 3.2. Methods 3.3. Models and Results 4. Conclusion References
키워드
medical expensedata miningsupport vector machine
저자
Pei Shen [ School of Informatics Guangdong University of Finance & Economics Guangdong, China ]
Jikai Zhang [ Guangdong Provincial Institute of Biological Products and Material Medica Guangdong China ]
보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Hybrid Information Technology
간기
격월간
pISSN
1738-9968
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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