Дослідження очікуваної тривалості життя населення за допомогою методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота містить : 120 с., 20 табл., 29 рис., 2 дод., 28 джерел.
Об’єктом дослідження є очікувана тривалість життя населення.
Предметом дослідження є методи машинного навчання – регресійні
моделі, такі як лінійна регресія, метод опорних векторів для регресії, метод
випадкового лісу, principal component regression, elastic net.
Метою дипломної роботи є розробка моделей машинного навчання, які
зможуть опановувати дані щодо очікуваної тривалості життя населення,
знайти фактори, які впливають на цей показник найбільше, а також
прогнозувати показник.
В даній роботі проведено дослідження показника очікуваної
тривалості життя та основних факторів, що впливають на нього. 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 на основі наведених даних.
Програмна реалізація була розроблена на мові програмування Python.
Опис
Ключові слова
очікувана тривалість життя, регресійні моделі, лінійна регресія, машинне навчання, life expectancy, regression models, linear regression, machine learning, python, elastic net, principal component regression, random forest, support vector machines
Бібліографічний опис
Низовець, М. В. Дослідження очікуваної тривалості життя населення за допомогою методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Низовець Микола Віталійович. – Київ, 2024. – 120 с.