Потьомкіна, К. О.2025-07-292025-07-292025Потьомкіна 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 сhttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32261Об’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.ukлогістична регресіяпрогнозування захворюваньпокращення медичної діагностикиXGBoostдерева рішеньOther