Sélection de variables et analyse d'association pour les données cliniques du Myélome Multiple

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	GUILAL ep. HADJ KADDOUR, Rima	-
dc.date.accessioned	2024-05-14T12:10:50Z	-
dc.date.available	2024-05-14T12:10:50Z	-
dc.date.issued	2023-10-07	-
dc.identifier.uri	http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/22462	-
dc.description.abstract	En résumé, cette thèse se concentre sur l'amélioration du diagnostic du myélome multiple en prédisant les tests les plus importants et en explorant les relations entre les variables et les stades du cancer. Les ré- sultats obtenus peuvent contribuer à améliorer l'e cacité du processus de diagnostic, tout en réduisant les coûts associés. De plus, l'utilisation de méthodes d'ensemble et de réseaux bayésiens a permis d'identi er les facteurs pronostiques les plus importants et d'explorer des relations causales intéressantes.	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	University of Tlemcen	en_US
dc.subject	Myélome multiple, sélection de variables, approche par ltre, méthodes d'ensemble, importance des variables, réseau bayésien, association, données déséquilibrées.	en_US
dc.title	Sélection de variables et analyse d'association pour les données cliniques du Myélome Multiple	en_US
dc.type	Thesis	en_US
Collection(s) :	Doctorat en GBM

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Selection_de_variables_et_analyse_d'association_pour_les_donnees_cliniques_du_Myelome_Multiple.pdf		4,88 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir