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

Інформаційна технологія аналізу та передбачення стану хворих на гепатит

dc.contributor.authorГуцу, І. П.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.date.accessioned2024-04-30T07:19:34Z
dc.date.available2024-04-30T07:19:34Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ 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.uk
dc.description.abstractIn 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 Classifieren
dc.identifier.citationГуцу 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.uk
dc.identifier.udc004.9:616.36
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41811
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.referencesКравченко, С. О., Кравченко, Т. О., Скрипник, Л. М. (2022). Гепатит: сучасні підходи до діагностики та лікування. Київ: Лань, 3-12.uk
dc.relation.referencesZhang, Y., Li, Y., Wang, M. (2022). A Deep Learning Model for Predicting the Outcomes of Hepatitis C Patients. Journal of Medical Internet Research.en
dc.relation.referencesFedesoriano Kaggle Hepatitis C Prediction Dataset. версія датасету 2021 р. URL: https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/hepatitis-c-dataseten
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19792
dc.subjectPythonen
dc.subjectгепатитuk
dc.subjectрозвідувальний аналізuk
dc.subjectзахворюванняuk
dc.subjecthepatitisuk
dc.subjectintelligence analysisen
dc.subjectdiseaseen
dc.titleІнформаційна технологія аналізу та передбачення стану хворих на гепатитuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
19792.pdf
Розмір:
559,01 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: