Сидоренко, КатеринаКатеринаСидоренко2024-01-142024-01-142023http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/165803В інформаційно-аналітичному розділі було проаналізовано результати досліджень науковців, які були здійснені раніше, обрано методи машинного навчання за допомогою яких буде здійснено прогнозування та критерії оцінки якості моделі класифікації. У спеціальному розділі було проведено аналіз початкових даних, а саме: видалення викидів, розподілення даних, масштабування та балансування даних, проаналізовано вплив факторів на виявлення цукрового діабету до його появи й зроблено прогнозування чотирма методами машинного навчання для виявлення діабету та обрано найефективніший з них.Метою даної кваліфікаційної роботи є аналіз причин за допомогою візуалізації та прогнозування виникнення діабету методами машинного навчання для того, щоб зменшити кількість випадків виникнення діабету.Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у створенні більш точної моделі для прогнозування виявлення цукрового діабету, виявленні значно більшої кількості випадків діабету до його появи, ефективнішому та ранньому лікуванню, зменшенні витрат на медичне обслуговування.ukметоди машинного навчанняСИСТЕМНИЙ АНАЛІЗLearning Object