Recommendations concerning the prediction modelling technique was using ensemble methods and the choice of technology for ETL was SQL Server and for prediction model building recommendations are Statistica, R or Matlab. Experimentation was conducted with selected CART, MARS and the Random Forests techniques in the available technologies in order to support future prediction modelling decisions of the research team. It was concluded that the included predictor variables do not have sufficient predictive power for the use of CART, MARS and Neural Networks and that Random Forests deliver more favourable results and it was recommended that this modelling should be explored further for the use of the HHP application. AFRIKAANSE OPSOMMING: Die hoë koste van hospitalisering is 'n uitdaging vir baie mediesefondse, regerings en individue. In 2006 het studies getoon dat meer as $30 miljard bestee is aan onnodige hospitalisering in die Verenigde State van Amerika, waar onnodige hospitalisering die gevalle is wat deur vroeë diagnose en behandeling voorkom kon word. Dit kan duidelik gesien word dat daar ruimte vir verbetering is in hierdie verband. Waar lewens op die spel, is voorkoming altyd beter as behandeling en as hospitalisering suksesvol vooruitgeskat kan word, kan hospitalisering voorkoming 'n realistiese moontlikheid word.
Aanbevelings met betrekking tot die vooruitskatting tegnieke was om gebruik te maak van die ensemble metodes, die keuse van tegnologië vir OHL is SQL server en die bou van 'n vooruitskattings model kan gedoen word in R of Matlab en Statistica kan gebruik word vir eksplorasie doeleindes. Eksperimente is uitgevoer op CART, MARS en Random Forests (‘n kombinering metode) in beskikbare tegnologiё met die doel om toekomstige besluitneming van die navorsingspan te steun met betrekking tot die modellering van die vooruitskattings algoritme. Daar was tot die gevolgtrekking gekom dat die gekose vooruitskatter veranderlikes nie effektief is met die gebruik van vooruitskattings tegnieke naamlik CART, MARS en neurale netwerke. Die eksperimente gedoen op Random Forests het meer voordelige resultate opgelewer. Dit word dus aanbeveel dat hierdie tegniek verder ondersoek word vir die gebruik in die HHP gevallestudie. Description:
The aim of the project is to pave the way for a research team by providing insights and identify possible pitfalls in the development of a Predictive Patient Admission Algorithm (PPAA). Final year project, 2011 Please cite this item using this persistent URL: