Методи машинного навчання для діагностування стану здоров’я людини

Abstract

У сучасному світі інформаційні технології набувають все більшого значення у сфері охорони здоров’я, оскільки вони здатні вирішувати низку критично важливих завдань, пов’язаних із забезпеченням точності та швидкості діагностування. Вибір найбільш точного алгоритму є критично важливим для досягнення успішних результатів. У роботі було було дослідження та проаналізовано різні алгоритми такі як: градієнтний бустинг дерев рішень, випадковий ліс, дерева рішень з метою розробки системи діагностування стану здоров’я людини.

In today's world, information technologies are becoming more and more important in the field of health care, as they are able to solve a number of critically important tasks related to ensuring the accuracy and speed of diagnosis.