Спосіб машинного навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань
Вантажиться...
Дата
2023-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У магістерській роботі розглядаються методи машинного та глибокого навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань на основі даних про пацієнтів. Як практична сторона розроблено гібридну модель, яка складається зі стекової моделі на основі машинного навчання та двох моделей глибокого навчання. Запропоновано модифікований алгоритм косяка риб для визначення ваг моделей у кінцевій ансамблевій моделі для підвищення точності прогнозування.
Порівняння ефективності розробленої моделі з аналогами показало, що гібридна модель з використанням алгоритму FSS перевершила базові моделі за точністю, повнотою та оцінкою-F1. Крім того, було досліджено вплив популяції на продуктивність моделі.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, глибоке навчання, модель, прогнозування, гіперпараметри, нейронна мережа, класифікатор, задача класифікації, серцево-судинні захворювання
Бібліографічний опис
Герега, Б. Д. Спосіб машинного навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Герега Богдан Дмитрович. – Київ, 2023. – 137 с.