Том 1 № 1 (2023): Промышленная кибернетика
DOI https://doi.org/10.18799/29495407/2023/1/10
АНСАМБЛЕВЫЕ МЕТОДЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
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.
Ключевые слова:
ансамблевое обучение, агрегация данных, статистическая классификация, точность модели, медицинский диагноз
![](https://mirrors.creativecommons.org/presskit/buttons/88x31/png/by-nc.png)