---

---

مدل‌های درختی یک روش جدید و ابتکاری را برای تحلیل مجموعه‌داده‌های بزرگ به‌وسیله تقسیم‌بندی فضای پیش‌بینی کننده‌ها به نواحی ساده‌تر به نمایش می‌گذارند. مدل رگرسیونی درختی جمعی بیزی، مدلی که در این مقاله به معرفی و توضیح آن می‌پردازیم، در ساختار خود از مدل جمع درختان استفاده می‌کند، زیرا ترکیب چند درخت از درخت تنها دقت بالاتری دارد. پس این مدل مبتنی بر درخت و جزء مدل‌های ناپارامتری است و در واقع تعمیمی از روش‌های رده‌بندی و رگرسیون درختی است، که در ساختار این روش‌ها درخت تصمیم وجود دارد. این روش‌ها تحلیلی قدرتمند برای کشف ساختار داده‌ها هستند و کاربرد آنها در علوم پزشکی بسیار وسیع است.

در این روش، روی پارامترهای مدل جمع درختان پیشین‌هایی در نظر گرفته می‌شود و سپس با استفاده از الگوریتم‌های کمکی به تحلیل می‌پردازد. در این مقاله ابتدا مختصراً مدل رگرسیونی درختی جمعی بیزی را معرفی کرده و سپس کاربرد آن را در تحلیل بقا با بررسی داده‌های مربوط به بیماران سرطان ریه بیان می‌کنیم.

---

یکی از مسائل مهم در علوم مختلف موضوع رده‌بندی است. رگرسیون لوژیستیک یکی از روش‌های آماری برای رده‌بندی داده‌ها است که در آن توزیع داده‌ها معلوم فرض می‌شود.محققان امروزه علاوه بر روش‌های آماری از روش‌های دیگری که در آن نیاز به معلوم بودن توزیع داده‌ها نیست مانند روش‌های یادگیری ماشین برای رده‌بندی داده‌ها استفاده می‌کنند . در این در این مقاله علاوه بر رگرسیون لوژیستیک، برخی از الگوریتم های یادگیری ماشین شامل CART،تقویت، Bagging جنگل تصادفی  در حوزه ی یادگیری با نظارت توضیح داده می شود. در نهایت با استفاده از ۴ مجموعه داده واقعی و یک مثال شبیه سازی شده  کارایی رگرسیون لوژیستیک با الگوریتم‌های یادشده  بر اساس معیار دقت و حساسیت و صحت  مورد مقایسه قرار می گیرند.