Prédiction De Faisabilité De Médicament En Utilisant L’apprentissage Automatique
2022
Mémoire de Master
Biologie Et Sciences De La Nature Et De La Vie

Université Larbi Tebessi - Tebessa

I
Ikram, Bousba

Résumé: Cette étude comparative a l’objectif pour prédire de faisabilité d’un médicament (streptomycine) et choisir le meilleur algorithme (classifier) parmi ces quatres (Naïve bayes ; oneR ; tree J48 ; random forest) selon les fonctions de prédiction ; le score de rappel et F1 score, j’ai utilisé le logiciel de weka et le data set extrait de « British Médical Journal de 1948, intitulé Streptomycin Treatment of Pulmonary Tuberculosis » La streptomycine est le premier antibiotique ayant eu une action sur mycobactérie de TB et maintenant est un traitement de deuxième ligne pour le traitement de cette maladie qui est asymptomatique parfois sur le plan général particulièrement la Tb pulmonaire, ses anomalies biologiques une accélération de la vitesse de sédimentation, un leucocyte minime, une anémie peuvent s’observer

Mots-clès:

ia
ml
pr´ édiction de faisabilité de médicament
streptomycine
tuberculose
cross validation
naïve bayes
oner
treej48
random forest
ia
ml
drug feasibility prediction
streptomycin
tuberculosis
cross validation
naive bayes
oner
treej48
random forest
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التنبؤ بمفعول الدواء
الستريبتوميسين
السل
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