Elizaveta S. Kravchenko

в статье проводится анализ и сравнение различных методов машинного обучения для решения задачи диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смертности в мире, что делает задачу их своевременной диагностики и прогнозирования развития болезни крайне актуальной. Внедрение систем поддержки принятия решений в основные бизнес-процессы медицинской организации – является современным трендом в медицинских информационных системах. В исследовании рассматриваются алгоритмы, такие как случайный лес, метод k-ближайших соседей, логистическая р...