ประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลต้นไม้ตัดสินใจสำหรับการพยากรณ์ข้อมูลด้วยชุดข้อมูลการพยากรณ์โรคหัวใจ

บทคัดย่อ

โรคหัวใจเป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดการเสียชีวิตทั่วโลกและมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น ส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยและระบบสาธารณสุข ดังนั้น การพัฒนาโมเดลพยากรณ์โรคหัวใจด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น ต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) จึงเป็นแนวทางสำคัญในการตรวจวินิจฉัยอย่างรวดเร็วและแม่นยำ การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อพัฒนาโมเดลต้นไม้ตัดสินใจสำหรับพยากรณ์ผู้ป่วยโรคหัวใจ 2) เพื่อประเมินประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลต้นไม้ตัดสินใจ โดยใช้วิธีดำเนินการวิจัยตามกระบวนการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด 5 ขั้นตอน ประกอบด้วย การเก็บรวบรวมข้อมูล การสำรวจข้อมูล การเตรียมข้อมูล การเลือกโมเดล และการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของโมเดล

ผลการวิจัยพบว่า ประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลต้นไม้ตัดสินใจสำหรับการพยากรณ์ข้อมูลด้วยชุดข้อมูลการพยากรณ์โรคหัวใจ พบว่าโมเดลต้นไม้ตัดสินใจมีค่าความถูกต้อง (Accuracy) เท่ากับ 98.54%, ค่าความแม่นยำ (Precision) เท่ากับ 100%, ค่าความระลึก (Recall) เท่ากับ 97.09% และค่า F1 (F1-score) เท่ากับ 98.52%