Участник:Iefimova
Материал из MachineLearning.
(→Отчет о научно-исследовательской работе) |
(→Отчет о научно-исследовательской работе) |
||
| Строка 17: | Строка 17: | ||
[http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group174/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases/doc/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases.pdf?format=raw pdf] | [http://sourceforge.net/p/mlalgorithms/code/HEAD/tree/Group174/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases/doc/Efimova2014DiagnosticsOfDiseases.pdf?format=raw pdf] | ||
| + | |||
| + | |||
| + | '''<big>Осень 2014, 7-й семестр</big>''' | ||
| + | |||
| + | '''Формирование однородных обучающих выборок в задачах классификации''' | ||
| + | |||
| + | ''Разработан метод выравнивания ROC-кривых (кривых ошибок) для решения задачи пополнения обучающей выборки. В экспериментах показано, что данный метод эффективнее следующих: метод сближения Area Under Curve (AUC, площадь под ROC-кривой), жадное удаление объектов с наименьшими отступами.'' | ||
| + | |||
| + | '''Доклад на научной конференции''' | ||
| + | |||
| + | 57-я международная научная конференция МФТИ. 24-29 ноября 2014г. Доклад "Формирование однородных обучающих выборок в задачах классификации". | ||
| + | |||
| + | '''Публикация''' | ||
| + | |||
| + | ''Успенский В. М., Воронцов К. В., Целых В. Р., Бунаков В. А., Ефимова И. В., Полежаев В. А.'' Информационный анализ электрокардиосигналов для диагностики многих заболеваний внутренних органов по одной электрокардиограмме // ''Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2014): Тезисы докл.— Москва: Торус Пресс, 2014. С. 172–173.'' | ||
Версия 14:23, 30 декабря 2014
Ефимова Ирина Валерьевна,
МФТИ, ФУПМ, 174 группа
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2014, 6-й семестр
Отбор признаков в метрических алгоритмах классификации для дифференциальной диагностики заболеваний по электрокардиограмме
Рассматривается задача диагностики заболеваний на основе анализа сигналов электрокардиограммы. Исследование состоит в построении метрического алгоритма с отбором признаков для поиска диагностических эталонов. Отбор признаков производится с помощью локально-оптимального алгоритма. На основе построенных эталонов осуществляется классификация различных болезней. Используются данные о шести заболеваниях, которые получены по анализу электрокардиосигналов. Данные о каждом заболевании разбиты на две подгруппы. Первая подгруппа - более надежные специально отобранные случаи. Они используются на этапе обучения алгоритма. Вторая - случаи, когда диагнозы устанавливались врачами менее надежно. Они используются в качестве контрольного множества. Предполагается, что больные пациенты имеют <<схожее>> признаковое описание, <<отличающееся>> от характеристик здоровых. Для формализации понятия <<схожести>> на множестве объектов вводится функция расстояния - взвешенная метрика Минковского, - которая используется в метрическом алгоритме. В результате, построенный алгоритм позволил отобрать информативные признаки для каждой болезни. Исследуется обобщающая способность построенного алгоритма.
Подготовлена статья:
• Ефимова И.В., Целых В.Р., Воронцов К.В. Отбор признаков в метрических алгоритмах классификации для дифференциальной диагностики заболеваний по электрокардиограмме // Будет подано в JMLDA
Осень 2014, 7-й семестр
Формирование однородных обучающих выборок в задачах классификации
Разработан метод выравнивания ROC-кривых (кривых ошибок) для решения задачи пополнения обучающей выборки. В экспериментах показано, что данный метод эффективнее следующих: метод сближения Area Under Curve (AUC, площадь под ROC-кривой), жадное удаление объектов с наименьшими отступами.
Доклад на научной конференции
57-я международная научная конференция МФТИ. 24-29 ноября 2014г. Доклад "Формирование однородных обучающих выборок в задачах классификации".
Публикация
Успенский В. М., Воронцов К. В., Целых В. Р., Бунаков В. А., Ефимова И. В., Полежаев В. А. Информационный анализ электрокардиосигналов для диагностики многих заболеваний внутренних органов по одной электрокардиограмме // Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2014): Тезисы докл.— Москва: Торус Пресс, 2014. С. 172–173.
