Дослідження моделей прогнозування захворювань для раннього виявлення ризиків та покращення медичної діагностики

Потьомкіна, К. О.

Публікація:
Дослідження моделей прогнозування захворювань для раннього виявлення ризиків та покращення медичної діагностики

dc.contributor.author	Потьомкіна, К. О.
dc.date.accessioned	2025-07-29T15:15:02Z
dc.date.available	2025-07-29T15:15:02Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Об’єктом дослідження є моделі машинного навчання. Метою роботи є проведення дослідження та порівняння моделей машинного навчання, які використовуються для прогнозування захворювань на основі відкритих датасетів. Методами розробки та проектування є тренування різних моделей відкритими даними про хвороби для проведення дослідження шляхом порівняння результатів використання обраних алгоритмів. У результаті кваліфікаційної роботи було досліджено та проведено аналіз трьох моделей: Логістична регресія , Дерева рішень та XGBoost.
dc.identifier.citation	Потьомкіна К. О. Дослідження моделей прогнозування захворювань для раннього виявлення ризиків та покращення медичної діагностики : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / К. О. Потьомкіна ; М-во освіти і науки України , Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. - Харків, 2025. - 61 с
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32261
dc.language.iso	uk
dc.subject	логістична регресія
dc.subject	прогнозування захворювань
dc.subject	покращення медичної діагностики
dc.subject	XGBoost
dc.subject	дерева рішень
dc.title	Дослідження моделей прогнозування захворювань для раннього виявлення ризиків та покращення медичної діагностики
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication