Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування ризиків виникнення діабету

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБай, Ю. П.
dc.contributor.authorГородецький, Д. С.
dc.date.accessioned2023-05-19T13:44:23Z
dc.date.available2023-05-19T13:44:23Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractДіабет є однією з найбільш розповсюджених хвороб у всьому світі, яка потребує постійного контролю за пацієнтом, своєчасного прийому ліків протягом всього життя. Діабет має дуже серйозні наслідки для людського організму і може загрожувати життю людини [1]. Актуальною є задача прогнозування ризиків виникнення діабету на основі реальних поточних даних про пацієнта та своєчасне призначення профілактичних заходів з метою запобігання захворюванню.uk
dc.description.abstractotherThis article examines diabetes prediction algorithms based on a set of real patient data. The typical set of classical machine learning methods is used, such as logistic regression, support vector machine, the method of k nearest neighbors, decision tree and random forest. These methods are evaluated to pick the best diabetes prediction method for a real dataset.uk
dc.format.pagerangeС. 4-9uk
dc.identifier.citationБай, Ю. П. Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування ризиків виникнення діабету / Бай Ю. П., Городецький Д. С. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2022. П'ятнадцята конференція магістрантів та аспірантів Київ, 16-18 листопада 2022 р. : збірник тез доповідей. - Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. - С. 4-9.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/55890
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2022. П'ятнадцята конференція магістрантів та аспірантів Київ, 16-18 листопада 2022 р. : збірник тез доповідейuk
dc.subject.udc519.688uk
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення системи прогнозування ризиків виникнення діабетуuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
PMA-Bai_Horodetskyi_P4-9.docx
Розмір:
141.14 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Секція 1. ПМА «Прикладна математика»