Медициналық деректерді өңдеу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану

Авторы

  • Г. Мукажанова Инновациялық Еуразия Университеті, Қазақстан
  • Ж. Алибиева Satbayev University, Kazakhstan
  • А. Касенхан Satbayev University, Kazakhstan
  • Н. Мукажанов Satbayev University, Kazakhstan

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.51301/ce.2023.i1.03

Ключевые слова:

медициналық мәліметтер базасы, деректер жинау, алгоритмдер, KNN алгоритмі, логистикалық регрессия, шешім ағашы, Random Forest, SVM, Naive Bayes

Аннотация

Бұл мақалада machine learning алгоритмдерінің салыстырмалы талдауы қарастырылады. Алгоритмдерді салыстру келесі деректер жиыны бойынша жүргізіледі: cardio_train.csv from kaggle.com (сілтеме: https://www.kaggle.com/sulianova/cardioascular-disease-dataset). Сонымен қатар, деректерді іздеу алгоритмдері cardio_train.csv дәлдігі бойынша ең жақсы алгоритмдерді анықтайды. Python 3.0 бағдарламалау тілінде орындалған процедураларды тексеру, матрица және жіктеу есебі, дәлдік көрсеткішін, еске түсіруді, f1 ұпайын және қолдауды көруге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, осы мақалада келесі классификациялық модельдерді көруге болады: KNN алгоритмі, логистикалық регрессия, шешім ағашы, Random Forest, Naive Bayes және SVM. Нәтижесінде медициналық деректерді өңдеудің ең жоғары дәлдігі анықталады.

Загрузки

Опубликован

2023-03-31

Как цитировать

Mukazhanova, G. ., Alibiyeva, Z. ., Kassenkhan, A. ., & Mukazhanov, N. . (2023). Медициналық деректерді өңдеу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалану. Engineering Journal of Satbayev University, 1(1), 13–19. https://doi.org/10.51301/ce.2023.i1.03

Выпуск

Том 1 № 1 (2023): Computing & Engineering

Раздел

Сандық технологиялар және бағдарламалық шешімдер

Лицензия

Copyright (c) 2023 Engineering Journal of Satbayev University

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

<div class="pkpfooter-son">
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/80x15.png"></a><br>This work is licensed under a <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License</a>.
</div>