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Table 7 Clinical factors selected after the application of C5.0 decision tree algorithm during 10-fold cross validation

From: A hybrid decision support model to discover informative knowledge in diagnosing acute appendicitis

Variables

Fold 1

Fold 2

Fold 3

Fold 4

Fold 5

Fold 6

Fold 7

Fold 8

Fold 9

Fold 10

 

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

M1

M2

M3

Age

O

     

O

           

O

     

O

     

Complaints

O

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O

  

Urine pH

                     

O

 

O

      

Urine glucose

O

O

O

O

O

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O

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O

 

O

O

O

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O

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O

O

O

O

O

O

  

O

  

Urine ketone

O

  

O

  

O

        

O

        

O

  

O

  

WBC

O

  

O

  

O

 

O

  

O

O

  

O

  

O

  

O

 

O

O

  

O

  

RBC

O

        

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

     

NEUT

 

O

O

O

O

O

 

O

O

O

O

O

O

O

O

O

O

O

 

O

O

 

O

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O

O

O

 

O

O

LYMP

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

MONO

   

O

                          

EOS

O

     

O

  

O

  

O

  

O

  

O

     

O

  

O

  

BASO

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

LUC

O

  

O

  

O

  

O

     

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O

  

O

  

O

  

O

  

Bilirubin (T)

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

O

  

Bilirubin (D)

O

  

O

    

O

O

  

O

  

O

O

O

   

O

  

O

  

O

  

Lipase

O

O

O

O

  

O

O

O

O

  

O

     

O

  

O

  

O

  

O

O

O

Amylase (T)

      

O

        

O

              
  1. M1: C5.0 decision tree algorithm with univariate analysis (p < 0.01)
  2. M2: C5.0 decision tree algorithm with multivariate analysis (entry and removal criteria of 0.01 and 0.05)
  3. M3: C5.0 decision tree algorithm with multivariate analysis (entry and removal criteria of 0.05 and 0.10)
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BMC Medical Informatics and Decision Making

ISSN: 1472-6947

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