Вибір моделей машинного навчання для прогнозування розвитку психологічних розладів у людей із гіпотиреозом та гіпертиреозом

Анотація

Предметом дослідження в статті є ендокринологічні захворювання, а саме: аналіз ускладнень у людей з гіпотиреозом та гіпертиреозом. Відомо, що ці хвороби виникають безсимптомно або можуть бути наслідками інших захворювань, через що люди не підозрюють, на що саме хворіють. Пізніше хвороби зазвичай спричиняють ускладнення в організмі, найнебезпечнішими з яких є психологічні розлади: депресія, маніакальність, агресивність тощо. Тому метою роботи є розроблення методів прогнозування виникнення неврологічних погіршень організму в людей, у яких вже виявлено ендокринологічні захворювання. У статті розв’язувалися завдання вибору кращих моделей прогнозування виникнення психологічних розладів у пацієнтів з ендокринологічними проблемами. Аналізувалися методи машинного навчання, поширені в медичній галузі, та обирався один із них, який найбільш ефективно вирішує всі поставлені завдання. У виборі критеріїв узято до уваги потенційні проблеми з медичними та психологічними показниками. Упроваджувався метод лінійної адитивної згортки для вибору найкращих за результатами альтернатив, із принципом Парето, спрямованим на вилучення непідхожих альтернатив через те, що всі ознаки мають менші показники, ніж в інших варіантах. Для експерименту всі ознаки конвертувалися в кількісні для підрахунку значень згортки. Критерії оцінки наведені в роботі. Досягнуто таких результатів: моделлю прогнозування в подальшому дослідженні окресленого завдання буде випадковий ліс. Висновки: досліджено методи прогнозування та обрано більш оптимальну модель за допомогою лінійної адитивної згортки, а саме алгоритм "випадковий ліс", розглянуто переваги й недоліки зазначеної моделі. Більш детальний аналіз її розроблення буде запропоновано в наступних статтях. Надано математичний опис обраного методу прогнозування, що містить потенційні способи реалізації та кроки побудови алгоритму одного із цих способів.