КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
РОЗВІДУВАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ ДЛЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПЕРЕДБАЧЕННЯ СТУПЕНЯ ОЖИРІННЯ МЕТОДАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Андрій Дмитрович Пянкевич, Сергій Олександрович Жуков

Остання редакція: 2024-05-19

Анотація


Робота присвячена підготовці та розвідувальному аналізу даних для подальшого використання для інформаційної технології передбачення ступеня ожиріння методами машинного навчання. Було проведено аналіз датасету та його ознак.

INTELLIGENCE ANALYSIS OF DATA FOR INFORMATION TECHNOLOGY TO PREDICT THE DEGREE OF OBESITY USING MACHINE LEARNING METHODS

Abstract:

The paper is devoted to the preparation and exploratory analysis of data for further use in the information technology of predicting the degree of obesity using machine learning methods. The dataset and its features were analyzed.


Ключові слова


ожиріння; інформаційні технології; машинне навчання; аналіз даних; передбачення; ознаки; передбачення ступеня ожиріння

Посилання


Obesity Prediction Dataset. Kaggle. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/aravindpcoder/obesity-or-cvd-risk-classifyregressorcluster/data

Pandas Getting started. 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html

Matplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html

Seaborn Tutorial. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://seaborn.pydata.org/tutorial.html


Повний текст: PDF