МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІНІҢ КӨМЕГІМЕН ЖҮРЕК АУРУЫН БОЛЖАУ

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-123-4-191-199
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Мүгедектік пен өлім деңгейінің жоғары болуына байланысты жүрек-қан тамырлары ауруларын дер кезінде анықтау маңызды мәселе болып отыр. Бұл мақалада машиналық оқыту алгоритмдерін қолданып электрокардиосигналды өңдеу арқылы жүрек ауруын болжауға зерттеу жүргізілген. Жалпы, зерттеу барысында әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерімен 50000-нан астам сандық эксперимент жүргізілді. Салыстырмалы талдау негізінде машиналық оқытудың үлгілері мен әдістері таңдалып, ең жоғары жақсы көрсеткіш нәтиже берді. Зерттеуге келесі әдістер қолданылды: тірек векторлық машинасы, шешімдер ағашы, Байес классификаторы, логистикалық регрессия, k-жақын көршілер, кездейсоқ орман, терең нейрондық желілер. Таңдалған модельдер параметрлерді анықтау және тиімді қолдану үшін ұсынылды.