Публікація: Дослідження моделей прогнозування захворювань для раннього виявлення ризиків та покращення медичної діагностики
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
логістична регресія, прогнозування захворювань, покращення медичної діагностики, XGBoost, дерева рішень
Бібліографічний опис
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