Pregled bibliografske jedinice broj: 1204475
Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa
Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa, 2022., diplomski rad, preddiplomski, Odjel za elektrotehniku i računarstvo, Dubrovnik
CROSBI ID: 1204475 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa
(The application of machine learning in diabetes diagnosis)
Autori
Mia Lazo
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski
Fakultet
Odjel za elektrotehniku i računarstvo
Mjesto
Dubrovnik
Datum
08.07
Godina
2022
Stranica
36
Mentor
Mario Miličević
Ključne riječi
dijabetes, LMT, Multilayer Perceptron, Weka
(diabetes, LMT, Multilayer Perceptron, Weka)
Sažetak
U radu je opisan problem dijagnostike dijabetesa pomoću demografskih i kliničkih podataka. Cilj istraživanja je pokazati kako se korištenjem strojnog učenja odnosno algoritama iz programskog alata Weka može pomoći liječniku kod postavljanja dijagnoze. U uvodnom dijelu prikazana su druga istraživanja i radovi u kojima su primijenjeni različiti pristupi i algoritmi strojnog učenja u cilju dijagnostike dijabetesa. Detaljno je opisan i odabrani skup podataka. Na temelju rezultata prethodnih radova i dodatnih istraživanja odabrane su dvije metode koje su ostvarile najbolje rezultate klasifikacije - Multilayer Perceptron i LMT (Logistic Model Tree). Detaljno su opisana oba algoritma, kao i metrike pomoću kojih se mjere performanse modela. Rezultati su pokazali da odabrani algoritmi imaju visoku točnost dijagnostike dijabetesa te da bi u praksi mogli predstavljati značajnu pomoć liječniku.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Računarstvo
