Modele lettre de motivation stage deaes

February 19th, 2019

Après avoir analysé le jeu de données et, le cas échéant, regroupé les informations, l`étape suivante consiste à expliquer comment les données transformées seront entrées dans le modèle neuro-flou et les autres modèles qui seront utilisés pour le processus de comparaison. En particulier, la performance du modèle neuro-flou est comparée à d`autres approches basées sur l`intelligence computationnelle, à savoir le réseau neuronal artificiel, Fuzzy C-means, support vector machine et le classificateur Naive Bayes. Tous ces classificateurs sont adaptés pour résoudre des problèmes de prédiction, comme c`est le Comité mixte américain sur le cancer (AJCC) pTNM Nomogram [21] qui est une approche statistique qui est couramment adoptée par les cliniciens pour prédire la mise en scène du cancer de la prostate. Pour prédire le stade pathologique du cancer, le nomogramme AJCC pTNM utilise toutes les variables, sauf l`âge à la variable de diagnostic. Ces variables sont trouvées dans le tableau 13. Comment la motivation pour diminuer la symptomatologie de la maladie de Parkinson (MP) affecte-t-elle l`efficacité du traitement? Dans ce chapitre, c`est la question éternelle, dont l`objectif ultime est de comprendre la motivation dans la DP. En outre, ce chapitre décriront les étapes du développement pathologique, y compris une compréhension de base des traitements et des mécanismes physiologiques qui affectent la fonction motrice dans la DP. Dans la seconde moitié de ce chapitre, l`exploration de concepts motivationnels tels que l`auto-efficacité et l`espérance, et leur relation avec la DP, permettra de construire une synthèse vers une ressource éducative pour les individus de la DP. Étant donné que le but du modèle était de prédire si un patient a une maladie confinée à l`organe (TOC, TNM stade pathologique PT) ou une maladie extra-prostatique (ED, TNM stade pathologique > PT), et non pas la probabilité de mort liée au cancer (DOD, mort de la maladie), le et les groupements pT4 ont été consolidés. Les maladies T3A, T3B et T4 sont toutes considérées comme étant des «maladies à haut risque» et fortement envisagées pour le traitement actif, alors que celles qui ont des catégories de maladies inférieures pourraient être considérées comme une surveillance active. Le tableau 9 comprend les groupements des valeurs pathologiques de l`étape T. Les mesures d`évaluation qui ont été adoptées pour évaluer la performance de chaque approche pour prédire le stade pathologique des patients sont sensibilité et spécificité. Ces mesures statistiques sont utilisées pour évaluer la performance des tests de classification binaire et conviennent car l`objectif est de mesurer la performance de chaque système en distinguant la maladie extra-prostatique de la maladie d`organe-confiné.

Les variables âge, niveau PSA, stade clinique T et stade pathologique (pT) doivent être regroupées avant d`être saisies dans le prédicteur flou. La normalisation des valeurs est décrite dans la section résultats. Le processus de normalisation est effectué afin d`assurer une répartition équilibrée entre les données et de supprimer les valeurs aberrantes des données qui pourraient influer sur les performances de l`algorithme prédictiteur.

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