Ensemble methods forsolving problems ofmedical diagnosis

Bibliographic Details
Parent link:Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика: рецензируемый научный журнал/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2023-.— 2949-5407
Т. 1, № 1.— 2023.— С. 28-31
Main Author: Grigoreva A. A. Anastasia Alexandrovna
Other Authors: Trufanov A. I. Andrey Ivanovich, Grigorev S. V. Stanislav Valentinovich
Summary:The authors proposed the consolidating method for analyzing series of observations based on a fitted model of a mixture of catalysts of the maincomponents, which makes it possible to study any number of markers. Contrasting the longitudinal approach, it eliminates the need to connect re-gression analysis methods with their own uncertainties when choosing particular models. The consolidating methodallows obtaining an original re-sult in the subject area of early diagnosis of a disease: all options for using markers demonstrate an increase in classification accuracy with an in-crease in the length of a series of examinations
Предложен консолидирующий метод анализа рядов наблюдений на основе аппроксимированной модели смеси катализаторов основных компонентов, позволяющий изучать любое количество маркеров. В отличие от лонгитюдного подхода он устраняет необходимость связывать методы регрессионного анализа с их собственными неопределенностями при выборе конкретных моделей. Консолидирующий метод позволяет получить оригинальный результат в предметной области ранней диагностики заболевания: все варианты использования маркеров демонстрируют повышение точности классификации с увеличением продолжительности серии об-следований
Текстовый файл
Published: 2023
Subjects:
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/81871
https://doi.org/10.18799/29495407/2023/1/10
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674726