Навчання моделі машинного навчання для клінічних даних IoT і сумісності пристроїв

Кирсанов О. О.

Публікація:
Навчання моделі машинного навчання для клінічних даних IoT і сумісності пристроїв

dc.contributor.author	Кирсанов О. О.
dc.date.accessioned	2024-08-25T21:13:28Z
dc.date.available	2024-08-25T21:13:28Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Data exploration, wrangling, and interactive analysis and visualization were made in an integrated way. How to plot feature importance in Python calculated by the XGBoost model was considered. Features engineering in a dataset has been improved with Haar Transform. The area under the receiver operating characteristic curve was increased from 0.44 for the base model to 0.82 for Haar Transform Model.
dc.identifier.citation	Кирсанов О. О. Навчання моделі машинного навчання для клінічних даних iot і сумісності пристроїв / О. О. Кирсанов ; наук. керівник к. т. н. С. А. Кривенко // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 6 – С. 59-60. – DOI : https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.059.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.059
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28085
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	навчання моделі
dc.subject	машинне навчання
dc.subject	сумісність пристроїв
dc.subject	Хаара
dc.subject	Data
dc.title	Навчання моделі машинного навчання для клінічних даних IoT і сумісності пристроїв
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication