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Computers in biology and medicine v.81, 2017년, pp.79 - 92  

SM-RuleMiner: Spider monkey based rule miner using novel fitness function for diabetes classification

Cheruku, R. ; Edla, D.R. ; Kuppili, V. ;
  • 초록  

    Diabetes is a major health challenge around the world. Existing rule-based classification systems have been widely used for diabetes diagnosis, even though they must overcome the challenge of producing a comprehensive optimal ruleset while balancing accuracy, sensitivity and specificity values. To resolve this drawback, in this paper, a Spider Monkey Optimization-based rule miner (SM-RuleMiner) has been proposed for diabetes classification. A novel fitness function has also been incorporated into SM-RuleMiner to generate a comprehensive optimal ruleset while balancing accuracy, sensitivity and specificity. The proposed rule-miner is compared against three rule-based algorithms, namely ID3, C4.5 and CART, along with several meta-heuristic-based rule mining algorithms, on the Pima Indians Diabetes dataset using 10-fold cross validation. It has been observed that the proposed rule miner outperforms several well-known algorithms in terms of average classification accuracy and average sensitivity. Moreover, the proposed rule miner outperformed the other algorithms in terms of mean rule length and mean ruleset size.


  • 주제어

    Diabetes diagnosis .   Optimal ruleset .   Spider monkey optimization .   Classification rules .   Rule-based algorithms.  

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