การเปรียบเทียบประสิทธิภาพตัวแบบสำหรับการคัดกรองผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูก: Comparing the efficiency of models for cervical cancer screening - นาคบุญนำ วราวุฒิ; สุขประเสริฐ อนุพงศ์; ภูวนาทรุ่งเรือง สุพรพรรณ; รุ่งเป้า กิตติเทพ; หินเธาว์ กาญจนา (วารสารวิชาการ "การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ", 2024)
บทคัดย่อ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพตัวแบบสำหรับการคัดกรองผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูก โดยข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยเป็นข้อมูลผู้ป่วยโรคมะเร็งปากมดลูก จาก Kelwin Fernandes Jaime, S. Cardoso, Jessica Fernandes - Universidad Central de Venezuela ได้ถูกรวบรวมไว้ในเว็บไซต์ www.data.world.com จากนั้นนำมาวิเคราะห์ตามกระบวนการมาตรฐานในการทำเหมืองข้อมูล (CRISP-DM) โดยใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูล 4 เทคนิค ได้แก่ เทคนิคการพยากรณ์ข้อมูลแบบจำลองเบย์ (Naïve Bayes) เทคนิคเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (K-Nearest Neighbors) เทคนิคเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) และเทคนิคต้นไม้ป่าสุ่ม (Random Forest) ค่าวัดข้อมูลประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูล ได้แก่ ค่าความแม่น (Accuracy) ค่าประสิทธิภาพโดยรวม (F-measure) ค่าความไว (Sensitivity) และค่าจำเพาะ (Specificity) ผลการทดสอบพบว่า เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ เป็นเทคนิคที่มีความเหมาะสมที่สุดในการสร้างตัวแบบสำหรับการคัดกรองผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูก โดยค่าความแม่นสูงที่สุดถึง 96.62% ค่าประสิทธิภาพโดยรวมเท่ากับ 76.93% ค่าความไวเท่ากับ 87.50% และค่าจำเพาะเท่ากับ 97.26%