(Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2024-06) Ковтуненко, Марія Олександрівна; Kovtunenko, Mariia
У роботі розглядаються методи машинного навчання, що застосовуються у сфері медицини. Детально розглядається задача передбачення ішемічної хвороби серця на даних про пацієнтів, зібраних з декількох лікарень світу. Для вирішення даної задачі класифікації використовується логістична регресія, метод k-найближчих сусідів, метод дерева рішень і метод випадкового лісу. Ефективність кожного з методів оцінюється за рядом метрик, за ними ж проводиться порівняння алгоритмів і визначення найкращого з них. Порівняння алгоритмів проілюстровано за допомогою діаграм, наведених у роботі.
