Дослідження ансамблювання моделей machine learning в медичній діагностиці

Панфьорова, І. Ю.; Буцька, А. С.

Публікація:
Дослідження ансамблювання моделей machine learning в медичній діагностиці

dc.contributor.author	Панфьорова, І. Ю.
dc.contributor.author	Буцька, А. С.
dc.date.accessioned	2024-10-19T18:50:13Z
dc.date.available	2024-10-19T18:50:13Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	Розглянуто застосування моделей машинного навчання (machine learning — ML) в медичній діагностиці. Представлено основні виклики та цілі останніх досліджень у сфері медичного прогнозування. Основну увагу зосереджено на порівнянні існуючих моделей ML. Проведено аналіз вже існуючих рішень для розробки ансамблю моделей ML. Розраховано ключові характеристики моделей ML: точність, чутливість, специфічність та AUC-ROC. Запропоновано варіант об’єднання цих моделей в ансамбль для покращення точності — основної характеристики прогнозування діагнозу
dc.identifier.citation	Панфьорова І. Ю. Дослідження ансамблювання моделей machine learning в медичній діагностиці / І. Ю. Панфьорова, А. С. Буцька // АСУ та прилади автоматики : всеукраїнський міжвідомчий науково-технічний збірник. – Харків : ХНУРЕ. – 2023. – Вып. 179. – С. 50–57. – DOI: https://doi.org/10.20837/0135-1710.2023.179.050.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.20837/0135-1710.2023.179.050
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/29074
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	медична діагностика
dc.subject	прогнозування діагнозу
dc.title	Дослідження ансамблювання моделей machine learning в медичній діагностиці
dc.type	Article
dspace.entity.type	Publication