<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія аналізу та передбачення стану хворих на гепатит

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

В роботі розроблено технологію аналізу та прогнозування стану хворих на гепатит. Для виконання поставленої задачі було використано такі моделі машинного навчання: виконання поставленої задачі є Logistic Regression, Random Forest Classifier, Gradient Boosting, SVM, Decision Tree Classifier.
In the work, the technology of analysis and forecasting of the condition of hepatitis patients was developed. The following machine learning models were used to perform the task: Logistic Regression, Random Forest Classifier, Gradient Boosting, SVM, Decision Tree Classifier

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Гуцу І. П., Жуков С. О. Інформаційна технологія аналізу та передбачення стану хворих на гепатит // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19792.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Кравченко, С. О., Кравченко, Т. О., Скрипник, Л. М. (2022). Гепатит: сучасні підходи до діагностики та лікування. Київ: Лань, 3-12.
  2. Zhang, Y., Li, Y., Wang, M. (2022). A Deep Learning Model for Predicting the Outcomes of Hepatitis C Patients. Journal of Medical Internet Research.
  3. Fedesoriano Kaggle Hepatitis C Prediction Dataset. версія датасету 2021 р. URL: https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/hepatitis-c-dataset