Дослідження методів машинного навчання для прогнозування серцевого нападу - Сандін, О. А. (My University, 2025)
Об’єктом дослідження є алгоритми машинного навчання, що застосовуються для прогнозування ризику серцевого нападу на основі медичних показників пацієнтів. Метою роботи є аналіз ефективності застосування різних моделей машинного навчання для раннього виявлення ймовірності серцевого нападу з використанням історичних медичних даних. Методами дослідження є вивчення сучасних підходів до обробки медичних даних, побудова моделей на основі алгоритмів логістичної регресії, KNN, Random Forest, а також оптимізація моделей шляхом гіперпараметричного налаштування.
Keywords: прогнозування серцевого нападу; ризик серцевого нападу; медичні показники; пацієнтів