Піскун, О. В. (2019) Аналіз алгоритмів машинного навчання для задачі бінарної класифікації. Вісник Черкаського університету. Серія Прикладна математика. Інформатика (№ 2). pp. 86-95.
|
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: | https://eprints.cdu.edu.ua/id/eprint/2578 |
Actions (login required)
 |
View Item |
