Яйлимова, Ганна ОлексіївнаЩербина, Іван Володимирович2024-09-242024-09-242024Щербина, І. В. Методи машинного навчання для класифікації інфікованих пацієнтів : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Щербина Іван Володимирович. - Київ, 2024. - 55 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69194Об’єкт дослідження – дані про інфікування пацієнтів синдромом набутого імунодефіциту. Мета дослідження – застосування методів машинного навчання для виявлення, аналізу та класифікації інфікування пацієнтів. Методи дослідження – було проведено підготовку даних для подальшої побудови методів машинного навчання. Очищення даних від пропущених значень, нормалізацію та масштабування даних, а також за допомогою метода головних компонент проведено візуалізацію стовпців з множини даних, які містять більше всього інформації. Було застосовано методи машинного навчання: логістичну регресію, ядерну логістичну регресію, опорних векторів та багатошаровий персептрон. Проведено експерименти для налаштування гіперпараметрів моделей та визначення оптимальних умов для проведення класифікації інфікувань. За допомогою різних метрик для оцінки якості класифікації моделі, було визначено найоптимальнішу модель, для проведення класифікації інфікувань. Тож в подальшому буде можливо розробити застосунок, для того, щоб користувачі вільно могли дізнатися, чи є вони інфікованими за допомогою проведеної класифікації найоптимальнішою моделлю, зі зберіганням повної анонімності особистості.55 c.ukМетоди машинного навчанняпервинний аналізмоделі класифікаціїкласифікація інфікованих пацієнтівBachelor Thesis