Прогнозування ІМТ за допомогою методів машинного навчання
Ескіз недоступний
Дата
2020-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить : 100 с., 17 табл., 16 рис., 2 дод. та 24 джерела.
Об’єктом дослідження є індекс маси тіла людини.
Предметом дослідження є методи машинного навчання – регресійні моделі, ансамблева модель випадковий ліс та нейронна мережа.
В даній роботі проведено дослідження залежності індексу маси тіла людини та наявності надмірної маси тіла від харчових та побутових звичок. Для побудови дослідження були використані методи машинного навчання та аналізу даних, проведено роботу для визначення можливостей по покращенню роботи стандартних моделей та визначено кращу модель для реалізації прогнозування та класифікації на основі наведених даних. Напрямок роботи є в понижені розмірності простору ознак, відбору кращих спостережень з валідними даним для кращої роботи моделей, а також у комбінуванні різних методів навчання та отриманні більш ефективних ансамблевих моделей.
Опис
Ключові слова
регресія, дерева рішень, ансамблева модель, прогнозування, класифікація, нейронна мережа, випадковий ліс, індекс маси тіла, regression, decision trees, ensemble model, prediction, classification, neural network, random forest, body mass indeх
Бібліографічний опис
Кичигіна, А. Ю. Прогнозування ІМТ за допомогою методів машинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки та інформаційні технології / Кичигіна Анастасія Юріївна. – Київ, 2020. – 100 с.