Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U002281, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Прогнозування ризику виникнення серцево-судинних захворювань методами машинного навчання Автор Ткаченко Олександра Павлівна Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61187 Видання Київ Опис Дипломна робота містить 110 сторінок, 18 рисунків, 8 таблиць, 3 додатки, 29 джерел посилання. - Об’єкт дослідження: серцево-судинні захворювання. - Мета дослідження: побудувати моделі для передбачення ішемічної хво- роби серця; дослідити здатність обраних алгоритмів машинного навчання до прогнозування ризиків серцево-судинних захворювань, оцінити їхню ефективність. - Актуальність дослідження: застосування машинного навчання як за- собу ранньої діагностики серцево-судинних захворювань. - Методи дослідження: алгоритми логістична регресія, Random Forest, метод опорних векторів, Naive Bayes; оцінка метрик Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC. - Отримані результати: було навчено і протестовано чотири моделі для передбачення ішемічної хвороби серця; було проведено аналіз їхніх метрик і запропоновано методи поліпшення моделей. - У рамках майбутніх досліджень пропонується реалізувати запропоно- вані методи покращення моделей, такі як зниження розмірності даних, налаштування гіперпараметрів, збір більшої кількості даних тощо. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити