Title
Analiza i porównanie wybranych algorytmów klasyfikacji w kontekście przewidywania chorób serca
Authors
[ 1 ] Szkoła Doktorska, Akademia Sztuki Wojennej | [ SzD ] doctoral school student
Scientific discipline (Law 2.0)
Year of publication
2024
Published in
Article type
scientific article
Publication language
polish
Keywords
PL
- Choroby serca
- Diagnostyka medyczna
- Nadzorowane uczenie maszynowe
Abstract
PL W artykule przedstawiono opis i porównanie efektywności wybranych algorytmów klasyfikacji w kontekście przewidywania chorób serca z wykorzystaniem języka R. Opisano kluczowe metody uczenia maszynowego, takie jak: k-najbliższych sąsiadów (KNN), maszyny wektorów nośnych (SVM), drzewa decyzyjne oraz lasy losowe, uwzględniając ich charakterystykę, zalety i ograniczenia. Dane użyte w badaniu pochodzą ze zbioru Cleveland Heart Disease Dataset, a proces obejmował przygotowanie danych, budowę modeli i ocenę ich skuteczności. Uzyskane wyniki ukazują potencjał nadzorowanego uczenia maszynowego w diagnostyce medycznej, szczególnie w przewidywaniu obecności chorób serca.
Pages (from - to)
3 - 17
License type
other
Open Access Mode
open journal
Open Access Text Version
final published version
Release date
09.07.2025
Date of Open Access to the publication
at the time of publication
Ministry points / journal
20
This website works thanks to the software SINUS
created by Poznan Supercomputing and Networking Center
Log in to submit to SIS: