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應用支援向量資料描述(SVDD)建構大腸異常預測模型

為了解決新竹馬偕痔瘡的問題，作者葉皇志 這樣論述：

近年來，社會上的飲食習慣快速變化，導致民眾的身體產生了很多的疾病，也是造成各種大腸異常的主因，有大腸異常症狀的人數在社會上已明顯的上升。因此如何提早發現大腸異常的症狀就是一個很重要的議題。 本研究以陳志達(2012)運用中部某健康中心接受健康檢查和大腸鏡檢查的病患資料為基礎，並應用游雅雯(2008)、林義祥(2011)、陳志達(2012)所找出的影響大腸鏡檢查結果的重要健檢項目集，運用支援向量資料描述(SVDD)與實驗設計，將上述重要健檢項目集作為重要因子，探討其與大腸異常之間的關聯性，建構大腸異常預測模型，並分析SVDD方法的分類預測績效。 研究結果顯示，當(1)綜合上述三位學

者的重要健檢項目對分類績效有顯著影響；(2)K疊交互驗證對分類績效無顯著影響；(3)將大腸檢查結果屬於正常定義為目標集(正常)以及將大腸檢查結果屬於管狀絨毛腺瘤及鋸齒狀腺瘤定義為離群集(異常)對分類績效有顯著影響。