prikaz prve stranice dokumenta Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja
  Preuzmi
PDF 2.97 MB
završni rad
Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. urn:nbn:hr:235:578793
Gašparić, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Gašparić, M. (2024). Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793

Gašparić, Matej. "Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793

Gašparić, Matej. "Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793

Gašparić, M. (2024). 'Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793

Gašparić M. Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2024 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793

M. Gašparić, "Usporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:578793
Podaci o radu
NaslovUsporedba metoda za klasifikaciju podataka temeljem skupa podataka koji opisuje simptome i faktore za srčana oboljenja
Naslov (engleski)A comparison of data classification methods based on a dataset describing symptoms and factors for heart disease
AutorMatej Gašparić
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2024-02-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
U svijetu podataka i velike količine informacija, algoritmi umjetne inteligencije postaju sve značajniji. U ovisnosti o vrsti i strukturi podataka, metode strojnog učenja koriste se prilikom predviđanja, odlučivanja, klasifikacije, prepoznavanja i slično. U ovom radu koristit će se nekoliko metoda za klasifikaciju koje će biti primijenjene na skupu podataka koji opisuje simptome i faktore značajne kod pojave srčanih oboljenja. Korištene metode su: logistička regresija, stablo odlučivanja, nasumična šuma, metoda potpornih vektora, k-najbližih susjeda od kojih je svaka ukratko objašnjena prije obrade podataka i usporedbe rezultata. Prikazana je priprema podataka i njihova vizualizacija te na kraju implementacija algoritama i usporedba njihovih rezultata prema mjerama vrednovanja modela strojnog učenja.
Sažetak (engleski)
In the world of data and a vast amount of information, artificial intelligence algorithms are becoming increasingly significant. Depending on the type and structure of data, machine learning methods are used for prediction, decision-making, classification, recognition, and similar tasks. In this paper, several classification methods will be utilized and applied to a dataset describing symptoms and factors relevant to the occurrence of heart diseases. The methods employed include logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, and k-nearest neighbors, each briefly explained before data processing and result comparison. Data preparation and visualization are presented, followed by the implementation of algorithms and a comparison of their results based on machine learning model evaluation metrics.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:578793
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-02-24 14:02:53