Phân loại là việc gán một phần tử cụ thể vào một trong các tổng thể đã biết trước một cách hợp lý nhất dựa vào các biến quan sát của nó. Trong y học, bài toán phân loại được ứng dụng để đánh giá một người với các chỉ số sinh hóa đo được (định tính, định lượng) thật sự có bệnh hay không có bệnh. Áp dụng bài toán phân loại trong y học là một phương pháp sàn lọc, đánh giá bệnh ban đầu được các bác sĩ đặc biệt quan tâm hiện nay. Trong các năm gần đây, ở nước ta đã có một số nghiên cứu ứng dụng bài toán phân loại trong y học, nhưng theo tìm hiểu của chúng tôi các công trình này chỉ sử dụng phương pháp hồi quy logistic. Do đó các kết quả phân loại chưa có sự so sánh với phương pháp khác, chưa tìm được mô hình tối ưu cho từng số liệu y học cụ thể. Sự hạn chế khi áp dụng lý thuyết phân loại trong y học đó là vấn đề phức tạp trong tính toán với bộ số liệu lớn, số liệu nhiều chiều. Luận văn sẽ giải quyết vấn đề tính toán phức tạp của các phương pháp phân loại khác như phương pháp Fisher, phương pháp SVM, phương pháp Bayes, qua việc thiết lập các chương trình trên những phần mềm toán (SPSS, Weka và Matlab). Sự áp dụng cho những số liệu thực tế y học ở địa phương, cho việc xác định có bệnh hay không của bệnh suy thận mạn sẽ được áp dụng theo cách tương tự cho những trường hợp khác, do đó sẽ mở ra những tiềm năng lớn cho những nghiên cứu tiếp theo. Hơn thế nữa các chương trình tính toán, các phân tích thống kê để chọn mô hình phân loại bệnh tối ưu cụ thể của luận văn sẽ áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác của thực tế (trong kinh tế, xã hội,.. ). Chính vì những lý do trên tôi chọn đề tài Dự báo bệnh suy thận mạn qua mô hình bài toán phân loại làm luận văn tốt nghiệp của mình.