Отрывок: Точность классификатора K ближайших соседей составляет 94,5 %. B. Лес случайных решений Лес случайных решений реализуется так: пусть обучающая выборка из N образцов, размерность пространства признаков равна M , и задан параметр m как неполное количество признаков для обучения. Наиболее распространенный способ построения деревьев ансамбля- бэггинг. Происходит генерация случайной повторной подвыборки размером N из обучающей выборки. Строится решающее дерево, классифицирующее ...
Название : Исследование методов машинного обучения для прогнозирования инсульта
Авторы/Редакторы : Фасхутдинова А. Р.
Мокшин В. В.
Гарафутдинов Б. А.
Григорьева Д. Н.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Исследование методов машинного обучения для прогнозирования инсульта / А. Р. Фасхутдинова, В. В. Мокшин, Б. А. Гарафутдинов, Д. Н. Григорьева // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 6: Информационные технологии в биомедицине / под ред. В. П. Захарова. - 2023. - С. 061622.
Аннотация : В этой статье рассматриваются методы прогнозирования инсульта. Было показано, что существуют разные методы решения проблемы. В статьепредставлено описание методов машинного обучения для прогнозирования вероятности развития инсульта. Система позволяет провести быструю диагностику данного заболевания на основе малого количества входных параметров.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\542056
Ключевые слова: диагностика заболеваний
инсульт
системы
случайный лес
методы опорных векторов
машинное обучение
метод k-ближайших соседей
нейросети
прогнозирование инсульта
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1922-3_2023-061622.pdf225.81 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.