TY - JOUR ID - TI - A Comparison of the Logistic Regression Model and Neural Networks to Study the Determinants of Stomach Cancer مقارنة بين نموذج الانحدار اللوجستي والشبكات العصبية لدراسة محددات سرطان المعدة AU - Haifa Taha Abed هيفاء طه عبد AU - Duraid Hussein Badr دريد حسين بدر PY - 2021 VL - IS - 49 SP - 251 EP - 266 JO - Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم SN - 16816870 AB - The logistic regression model and the neural network model are among the best models in the bilateral response data and the classification of different medical conditions. Therefore this study addressed the comparison between the two models using statistical classification criteria (model accuracy, model sensitivity, model specificity, the model's false alarm rate, the area under the Receiver Operating Characteristic (Roc) curve, Wrong classification rate). After applying these criteria to the study data, we concluded that the neural network model is better than the logistic regression model, as it was reached through the final reconciliation of both models that the factor of the method of diagnosing stomach cancer has the obvious effect on the classification of the patient's condition, and this was confirmed by the relative importance of the factors studied using the neural network model, which showed that this factor reached its relative importance 100%, which is a very large percentage compared to other variables.

يعد انموذج الانحدار اللوجستي وانموذج الشبكات العصبية من افضل النماذج في بيانات الاستجابة الثنائية وفي تصنيف الحالات الطبية المختلفة. لذا تناولت هذه الدراسة المقارنة بين الانموذجين باستخدام معايير التصنيف الاحصائية ( دقة النموذج، حساسية النموذج، خصوصية النموذج، معدل الانذارات الخاطئة للنموذج، المساحة تحت منحنى Roc، معدل خطأ التصنيف) وبعد تطبيق هذه المعايير على بيانات الدراسة توصلنا الى ان انموذج الشبكات العصبية افضل من انموذج الانحدار اللوجستي، كما تم التوصل من خلال التوفيق النهائي لكلا النموذجين الى ان عامل طريقة تشخيص مرض سرطان المعدة له الاثر الواضح في تصنيف حالة المريض، وهذا اوكد من خلال الاهمية النسبية للعوامل المدروسة باستخدام انموذج الشبكات العصبية التي بينت ان هذا العامل بلغت اهميته النسبية 100% وهي نسبة كبيرة جدا قياسا بالمتغيرات الاخرى . ER -