Дослідження методів машинного навчання для прогнозування розвитку діабету

Abstract

Об’єктом дослідження є процеси ранньої діагностики та прогнозування ризику розвитку діабету. Метою роботи є проектування ефективної системи прогнозування ризику розвитку діабету на основі алгоритмів машинного навчання для підвищення точності діагностики та прийняття рішень у медичній практиці. Методами розробки та проектування є аналіз існуючих алгоритмів машинного навчання, таких як дерево прийняття рішень, логістична регресія, випадковий ліс, екстремальне посилення градієнту, багатошаровий персептрон та згорточна нейронна мережа.