Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБралатан, Р. А.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.date.accessioned2025-09-12T10:01:54Z
dc.date.available2025-09-12T10:01:54Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49182
dc.description.abstractУ цій роботі розглядаються методи байєсівського моделювання для прогнозування ризику розвитку онкологічних захворювань. Основна увага приділяється алгоритмам Gaussian Naive Bayes (GaussianNB) таuk
dc.description.abstractThis paper examines Bayesian modeling methods for predicting the risk of developing cancer. The main focus is on the Gaussian Naive Bayes (GaussianNB) and Bayesian Ridge algorithms, tested on a Kaggle dataset. An analysis of their effectiveness was conducted, and the results were compared to determine the most suitable approach for medical predictions.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали LIV науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23210
dc.subjectБайєсівські моделіuk
dc.subjectGaussianNBuk
dc.subjectBayesian Ridgeuk
dc.subjectпрогнозування ракуuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectBayesian modelsuk
dc.subjectGaussianNBuk
dc.subjectBayesian Ridgeuk
dc.subjectcancer predictionuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleБайєсівське моделювання для оцінки ризиків виникнення раку легенів на основі аналізу медичних данихuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.67 + 616.2
dc.relation.referencesRodinkova V., Yuriev S., Mokin V., Kryvopustova M., Shmundiak D., Bortnyk M., Kryzhanovskyi Y., Kurchenko A. Bayesian analysis suggests independent development of sensitization to different fungal allergens. World Allergy Organization Journal. 2024. Vol. 17, no. 5. P. 100908, [ ] : https://doi.org/10.1016/j.waojou.2024.100908
dc.relation.referencesS.P. Bhargav; S. Om Prakash; S. Hariharasudhan; P. Tamilselvi. Impact of PCA on Lung Cancer Dataset Classification: A Comparitive Analysis of Machine Learning Models. Published in International Conference on Advances in Data Engineering and Intelligent Computing Systems (ADICS), 2024, [ ]. : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10533485
dc.relation.referencesMohammad Shafiquzzaman Bhuiyan, Imranul Kabir Chowdhury, Mahfuz Haider, Afjal Hossain Jisan, Rasel Mahmud Jewel, Rumana Shahid, Mst Zannatun Ferdus, & Siddiqua, C. U. (2024). Advancements in Early Detection of Lung Cancer in Public Health: A Comprehensive Study Utilizing Machine Learning Algorithms and Predictive Models. Journal of Computer Science and Technology Studies, 6(1), 113-121, [ ]. : https://doi.org/10.32996/jcsts.2024.6.1.12
dc.relation.referencesZhong, L., Yang, F., Sun, S. et al. Predicting lung cancer survival prognosis based on the conditional survival bayesian network. BMC Med Res Methodol 24, 16 (2024), [ ]. : https://doi.org/10.1186/s12874-023-02043-y
dc.relation.referencesRoman Bralatan notebook [ ] : https://www.kaggle.com/code/romantick/notebook4acec5e3be
dc.relation.referencesLung Cancer Risk & Trends Across 25 Countries Dataset. Kaggle. 2023 [ ]. : https://www.kaggle.com/datasets/ankushpanday1/lung-cancer-risk-and-trends-across-25-countries


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію