زمینه و هدف: کبد به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین اندام‌های داخلی بدن، وظیفه‌ی انجام اعمال حیاتی مختلفی ازجمله تصفیه و پالایش خون، تنظیم هورمون‌های بدن، ذخیرهی گلوکز و ... را در بدن به عهده دارد. بنابراین اختلال در کارکرد آن مشکلات گاه جبران‌ناپذیری به دنبال خواهد داشت. لذا پیش‌بینی به‌موقع این بیماری به درمان‌های اولیه و مؤثر آن کمک می‌کند. با توجه به اهمیت بیماری کبد و افزایش تعداد مبتلایان، مطالعه‌ی حاضر با هدف پیش‌بینی بیماری کبد با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی صورت گرفت.
روش بررسی: این پژوهش از نوع توصیفی بوده و با استفاده از 721 داده‌ی جمع‌آوری‌شده از بیماران کبدی شهر زاهدان انجام‌شده است. در این بررسی پس از پیش‌پردازش داده‌ها، تکنیک‌های داده کاوی از قبیل ماشین بردار پشتیبان، CHAID، Exhaustive CHAID و C5.0 تقویت‌شده در نرم‌افزار IBM SPSS Modeler 18 بررسی، مقایسه و تحلیل‌شده است.
یافته‌ها: یافته‌ها نشان داد که الگوریتم C5.0 تقویت‌شده با دقت 94/09 درصد، الگوریتم Exhaustive CHAID با دقت 88/71 درصد، ماشین بردار پشتیبان با دقت 87/09 درصد و الگوریتم CHAID با دقت 85/47 درصد بیماری کبد را پیش‌بینی کردند. بنابراین بهترین الگوریتم از لحاظ دقت عملکرد، الگوریتم C5.0 تقویت‌شده شناخته شد.
نتیجه‌گیری: با توجه به دقت الگوریتم C5.0 تقویت‌شده و قوانین حاصل از آن، برای یک نمونه‌ی جدید با ویژگی‌های مشخص، می‌توان احتمال ابتلای فرد به بیماری کبد را با دقت قابل قبولی پیش‌بینی کرد.
