Web-приложение для исследования влияния гиперпараметров на эффективность алгоритмов машинного обучения в ранней диагностике заболеваний

Abstract

В статье представлена программная реализация web-приложения для исследования влияния гиперпараметров на эффективность алгоритмов машинного обучения при решении задач классификации биомедицинских данных и прогнозирования наличия заболеваний как продолжение предыдущих исследований по оптимизации гиперпараметров алгоритмов машинного обучения для задач классификации биомедицинских данных. Web-приложение призвано облегчить процесс настройки моделей, предоставляя удобный инструмент для проведения экспериментов, позволяет загружать набор биомедицинских данных, выбирать алгоритм классификации и задавать значения для соответствующих гиперпараметров. Также оно может быть использовано в качестве инструмента поддержки принятия врачебного решения, обеспечивая более точную диагностику на основе анализа клинических данных пациентов. = The article presents a software implementation of a web application for studying the influence of hyperparameters on the effectiveness of machine learning algorithms when solving problems of classification of biomedical data and predicting the presence of diseases as a continuation of previous studies on optimizing hyperparameters of machine learning algorithms for problems of classification of biomedical data. The web application is designed to facilitate the process of setting up models, providing a convenient tool for conducting experiments, making it possible to load a set of biomedical data, select a classification algorithm and set values for the corresponding hyperparameters. It can also be used as a medical decision support tool, providing more accurate diagnosis based on the analysis of the patient clinical data.