Застосування методів системного аналізу для прогнозування раку молочної залози - Головін Сергій Миколайович (My University, 2023)
Об’єктом дослідження є метод класифікації ракової пухлини на основі класифікаційного групування відповідно до ознак подібності або відмінності. Предметом дослідження є використання логістичної регресії зі знайденням оптимального гіперпараметру та оптимізацією розмірності методом головних компонент. Метою роботи є узагальнити метод класифікації ракової пухлини з використанням логістичної регресії, пошуку гіперпараметру та методу головних компонент. Методи розроблення: методи очистки та підготовки дослідницького аналізу, метод класифікаційного аналізу даних логістична регресія з пошуком оптимального гіперпараметру, метод головних компонент, методи оцінювання якості моделі. Інструмент та середовище розробки: мова програмування Python та Jupyter Notebook. Значимість роботи полягає в удосконаленні алгоритму аналізу ракових пухлин шляхом використання гіперпараметру моделі, а також методу головних компонент з метою зменшення навантаження на систему та покращення якості класифікації шляхом відсіювання зайвих ознак. Модель логістичної регресії з використанням методу головних компонент для класифікації ракових пухлин може знайти широке застосування у медицині, при аналізах захворювання та побудові лікування. Ключові слова: КЛАСИФІКАЦІЙНИЙ АНАЛІЗ, ЛОГІСТИЧНА РЕГРЕСІЯ, МЕТОД ГОЛОВНИХ КОМПОНЕНТ, RECURSIVE FEATURE ELIMINATION, DATA MINING, ДОСЛІДНИЦЬКИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ, КРОСС ВАЛІДАЦІЯ, МОВА ПРОГРАМУВАННЯ PYTHON.