Дата публикации: 2021

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T18:02:01Z

Аннотация:

Рассмотрены отличительные особенности ансамблей классификаторов: градиентного бустинга и случайного леса и условия их применения. На обучающей выборке больных раком легкого, состоящей из групп успешно излеченных больных и больных с летальным исходом, найдены значения гиперпараметров ансамблей классификаторов, обеспечивающих наибольшую точность классификации. Результаты классификации экзаменационной выборки показали высокую эффективность прогнозирования успешности лечения больных раком легкого. The distinctive features of ensembles of classifiers: gradient boosting and random forest and the conditions for their application are considered. On a training sample of patients with lung cancer, consisting of groups of cured patients and patients with a fatal outcome, the values of the hyperparameters of ensembles of classifiers that provide the highest classification accuracy were found. The results of the classification of the examination sample showed a high efficiency of predicting the success of the treatment of patients with lung cancer.

Тип: Статья