• Kirish
    • en
    • ru
    • uz
  • Hozirgi
  • Arxivlar
    • Jurnal haqida
    • Materiallarni yuborish
    • Maxfiylik bayonoti
    • Aloqa
Youtube Facebook Instagram Telegram

Eng so'nggi nashrlar

  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Axborot

  • O'quvchilar uchun
  • Mualliflar uchun
  • Kutubxonachilar uchun
  1. Asosiy sahifaga o'tish
  2. Topish
Kengaytirilgan filtrlar

Qidiruv natijalari

Bitta natija topildi.

Onkologik kasalliklarni oldini olish va diagnostika vazifalarida mashina o‘qitish usullarining qiyosiy tahlili

Charos Xidirova (Muallif)
Maqolada onkologik kasalliklarning erta tashxisida qo'llaniladigan mashina o‘qitish algoritmlari solishtirma tahlili taqdim etilgan. Maqolada Random Forest, XGBoost, AdaBoost va boshqa algoritmlar turli klinik vazifalarda, masalan, bachadon bo‘yi saratoni, o‘pka saratoni va teri saratoni kabi kasalliklarda sinovdan o‘tkazilgan. Ansambl usullari, ayniqsa Random Forest (tasodifiy o'rmon) algoritmi, eng yuqori aniqlik ko‘rsatkichlarini namoyon etgani sababli, alohida e’tibor markazida bo‘lib, ushbu usullaming universalligi va turli xil tibbiy ma’lumotlarga moslashuvchanligi aniqlangan. Shuningdck, maqolada intcllcktual tizimlar yordamida shifokor qarorlarini qo'llab-quvvatlash imkoniyatlari yoritilgan.
28-08-2025
  • PDF (Russian)
188-194 0 0
1 - 1 from 1
© Copyright 2025 Современные проблемы интеллектуальных систем All Rights Reserved | Developed by in Science | Site create by in Designer