Betegségek előrejelzése gépi tanuló algoritmusok használatával.
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Thesis |
| Kulcsszavak: | 21. század betegségek elemzés(ek) Python tanuló algoritmusok |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/54756 |
| Abstract: | Szakdolgozatom anonim páciensek cukorbetegséggel és szívbetegséggel kapcsolatosan gyűjtött adataik vonatkozásában prediktív analitikai elemzések végrehajtásával foglalkozik. Az egyes személyek kapcsán gyűjtött adatok az orvosi közösség által relevánsak mondottak, így hipotézisem azon logikusnak tűnő feltételezésből áll, hogy azokat a döntési algoritmusok is azonos arányban fogják használni. Ennek vizsgálatához szükséges az adatkészletek előkészítése, majd a modellek teljesítményének maximalizálása céljából azok paramétereinek beállítása, amelyek módszertanát és végrehajtását is részletesen bemutatom. Az elemzői munka elvégzéséhez Python programozási nyelvet és JupyterLab webalapú fejlesztői környezetet használtam. Ezek segítségével, a betegséggel kapcsolatos adatok közötti összefüggések vizuális szemléltetésére grafikus kimutatásokat készítettem, amelyeket a szakdolgozatomba is csatoltam, segítve az értelmezést. |
|---|