Прогнозування ризику виникнення серцево-судинних захворювань методами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота містить 110 сторінок, 18 рисунків, 8 таблиць, 3 додатки,
29 джерел посилання.
- Об’єкт дослідження: серцево-судинні захворювання.
- Мета дослідження: побудувати моделі для передбачення ішемічної хво-
роби серця; дослідити здатність обраних алгоритмів машинного навчання до прогнозування ризиків серцево-судинних захворювань, оцінити їхню ефективність.
- Актуальність дослідження: застосування машинного навчання як за-
собу ранньої діагностики серцево-судинних захворювань.
- Методи дослідження: алгоритми логістична регресія, Random Forest,
метод опорних векторів, Naive Bayes; оцінка метрик Accuracy, Precision,
Recall, F1-score, AUC.
- Отримані результати: було навчено і протестовано чотири моделі для
передбачення ішемічної хвороби серця; було проведено аналіз їхніх метрик і запропоновано методи поліпшення моделей.
- У рамках майбутніх досліджень пропонується реалізувати запропоно-
вані методи покращення моделей, такі як зниження розмірності даних, налаштування гіперпараметрів, збір більшої кількості даних тощо.
Опис
Ключові слова
серцево-судинні захворювання, машинне навчання, прогнозування, ішемічна хвороба серця, задача класифікації, cardiovascular diseases, machine learning, prediction, coronary heart disease, classification problem
Бібліографічний опис
Ткаченко, О. П. Прогнозування ризику виникнення серцево-судинних захворювань методами машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Ткаченко Олександра Павлівна. – Київ, 2023. – 110 с.