Аналіз алгоритмів машинного навчання для задачі бінарної класифікації

Піскун, О. В. (2019) Аналіз алгоритмів машинного навчання для задачі бінарної класифікації. Вісник Черкаського університету. Серія Прикладна математика. Інформатика (№ 2). pp. 86-95.

[img]
Preview
Text
3707-8990-1-SM.pdf

Download (462kB) | Preview

Abstract

У роботі був проведений аналіз існуючих найбільш поширених методів класифікації на предмет їх використання в задачі діагностики серцевих захворювань. Розглянуто основні метрики якості моделей бінарної класифікації, які можуть бути використані при ухваленні рішення про оптимальність розробленої моделі. Дослідження моделей проводились без і з оптимізацією параметрів. Оптимізація параметрів моделей проведена, використовуючи криві валідації з подальшим пошуком по сітці з крос-валідацією кожної комбінації параметрів. Найкращі результати показали методи DecisionTreeClassifier, GradientBoostingClassifier та GaussianNB.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: машинне навчання ; метрики якості ; бінарна класифікація ; алгоритми класифікації
Subjects: Фізико-математичні науки
Divisions: Навчально-науковий інститут інформаційних та освітніх технологій
Depositing User: Наукова Бібліотека
Date Deposited: 05 May 2020 12:32
Last Modified: 05 May 2020 12:32
URI: http://eprints.cdu.edu.ua/id/eprint/2578

Actions (login required)

View Item View Item