Інформаційна технологія передбачення хворих на інсульт
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В роботі розроблено технологію передбачення хворих на інсульт. Для розробки технології, було використано готовий набір даних, що включає с себе дані пацієнтів. Виконано прогнозування даних використовуючи моделі Logistic Regression, KNearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Ada Boost, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, Cat Boost.
The developed technology focuses on predicting stroke cases. To create this technology, an existing dataset containing patient information was utilized. Predictions were made using the following models: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Ada Boost, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, and Cat Boost..
The developed technology focuses on predicting stroke cases. To create this technology, an existing dataset containing patient information was utilized. Predictions were made using the following models: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Ada Boost, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, and Cat Boost..
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Гонтковський Є. Ю., Козачко О. М. Інформаційна технологія передбачення хворих на інсульт // 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/19794.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Stroke, 2020 [Електронний ресурс] URL: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/stroke/symptomscauses/syc-20350113.
- Fedesoriano Kaggle Stroke Prediction Dataset версія датасету – 2021 р.: [Електронний ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/stroke-prediction-dataset
- SMOTE for Imbalanced Classification with Python 2021 [Електронний ресурс]. URL: https://machinelearningmastery.com/smote-oversampling-for-imbalanced-classification/