Застосування методів машинного навчання для прогнозування загрози виникнення інсульту

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-23 Черещуком Любомиром-Олексієм Володимировичем. Тема Застосування методів машинного навчання для прогнозування загрози виникнення інсульту”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою роботи є розробка програмного продукту – програми, для прогнозування ризику виникнення інсульту за допомогою передових методів машинного навчання. Об’єктом дослідження є процес реалізації та проектування програмного продукту для вирішення задачі прогнозування ризиків виникнення інсульту. В результаті виконання дипломної роботи була побудована модель random forest classifier з найоптимальнішими гіперпараметрами отриманими за допомогою методу grid search, для вирішення проблеми прогнозування виникнення інсульту, яка показала хороші результати оцінки показників precision, recall та f1-score – 90%. Модель була натренована на незбалансованих даних, які були збалансовані методом SMOTE. Отримані результати цього дослідження є досить важливими, оскільки вони можуть допомогти лікарям ефективніше впроваджувати профілактичні заходи і збільшити шанси на порятунок життя та здоров'я пацієнтів від інсульту. Загальний обсяг hоботи: 88 сторінок, 43 рисунки, 27 посилань. Master’s degree work of the student of the group CSAI-23 Chereshchuk Liubomyr-Oleksii Volodymyrovych. The topic is “Application of machine learning methods for predicting the risk of stroke occurrence”. The work is aimed at obtaining a master’s degree in 122 “Computer Science”. The aim of the study is to develop a software product - a program for predicting the risk of stroke using advanced machine learning methods. The object of research is the process of implementing and designing a software product to solve the problem of predicting the risk of stroke.