Primjena metoda klasifikacije u svrhu predviđanja mogućeg zatajenja srca

završni rad

• Naslov (engleski): Application of classification methods for predicting a possible heart failure
• Autor: Jelena Matečić
• Mentor: Mirjana Domazet-Lošo (mentor)
• Član povjerenstva: Mirjana Domazet-Lošo (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Fertalj (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vedran Mornar (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-09-14, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu bavim se predviđanjem mogućeg zatajenja srca na temelju javno dostupnih zdravstvenih podataka 299 pacijenata. Koristila sam metode odabira značajki i algoritme klasifikacije. Algoritmi klasifikacije koji su korišteni u ovom radu su k-najbližih susjeda, slučajna šuma i dvije inačice stroja potpornih vektora. Rezultati su zabilježeni i analizirani u obliku konfuzijske matrice, točnosti, stope lažno pozitivnih rezultata i stope lažno negativnih rezultata. Rezultate sam usporedila s referentnim radom te se kao najbolji algoritam klasifikacije pokazao stroj potpornih vektora s radijalnom jezgrenom funkcijom.

Sažetak (engleski)

In this thesis, I deal with the prediction of heart failure based on publicly available health data of 299 patients. I used feature selection methods and classification algorithms. The classification algorithms used in this work are k-nearest neighbors, random forest, and two versions of the support vector machine. Results were recorded and analyzed in the form of confusion matrix, accuracy rate, false positive rate, and false negative rate. I compared the results to the reference work. The best classification was obtained using a support vector machine with a radial kernel function.

• Ključne riječi: zatajenje srca; strojno učenje; klasifikacija; k-najbližih susjeda; slučajna šuma; stroj potpornih vektora
• Ključne riječi (engleski): heart failure; machine learning; classification; k-nearest neighbour; random forest; support vector machine
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:370759
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 21:07:55