Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.stu.cn.ua/123456789/26976
Назва: | Порівняльний аналіз алгоритмів машинного навчання для систем прогнозування серцево-судинних захво- рювань |
Інші назви: | Comparative analysis of machine learning algorithms for cardiovascular diseases prediction systems |
Автори: | Волокита, А. Герега, Б. |
Ключові слова: | machine learning cardiovascular disease prediction model algorithm classification regression dataset attribute машинне навчання серцево-судинні захворювання модель прогнозування алгоритм класифікація регресія набір даних атрибут |
Дата публікації: | 2022 |
Видавництво: | Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка" |
Серія/номер: | Технічні науки та технології;№ 4 (30) |
Короткий огляд (реферат): | Серцево-судиннi захворювання щорiчно вбивають близько 20,5 мiльйонiв людей. Раннє виявлення захворювання може допомогти людям змiнити свiй спосiб життя та забезпечити належне медичне лiкування. У роботi предста вленi рiзнi атрибути, пов’язанi з хворобами серця, та модель на основi таких алгоритмiв навчання: Logistic Regression, K-nearest neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier та XGBoost Classifier. Модель використовує набiр даних iз Клiвлендської бази даних UCI для пацiєнтiв iз серцевими захворюваннями. Набiр даних мiстить 303 екземпляри та 76 атрибутiв. З цих 76 атрибутiв лише 14 атрибутiв розглядаються для тестування, що важливо для обґрунтування продуктивностi рiзних алгоритмiв. Результати показують, що найвищий бал точностi досягається з алгоритмом Support Vector Machine. Ця дослідницька робота має на метi продемонструвати ймовiрнiсть розвитку серцевих захворювань у пацiєнтiв використовуючи рiзнi алгоритми машинного навчання. |
Опис: | Волокита, А. Порівняльний аналіз алгоритмів машинного навчання для систем прогнозування серцево-судинних захворювань / А. Волокита, Б. Герега // Технічні науки та технології. - 2022. - № 4 (30). - С. 130-139. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ir.stu.cn.ua/123456789/26976 |
Розташовується у зібраннях: | Технічні науки та технології. – 2022. – №4 (30) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
130-139.pdf | стаття | 853,87 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.