dc.contributor.advisor | Filippakis, Michael | |
dc.contributor.advisor | Φιλιππάκης, Μιχαήλ | |
dc.contributor.author | Chelis, Apostolos | |
dc.contributor.author | Χέλης, Απόστολος | |
dc.date.accessioned | 2024-03-12T07:34:17Z | |
dc.date.available | 2024-03-12T07:34:17Z | |
dc.date.issued | 2024-02 | |
dc.identifier.uri | https://dione.lib.unipi.gr/xmlui/handle/unipi/16266 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.26267/unipi_dione/3688 | |
dc.description.abstract | Ο στόχος αυτής της διατριβής είναι να εξετάσει και να αξιολογήσει την
αποτελεσματικότητα διάφορων μοντέλων μηχανικής μάθηση (Random Forest,
Decision Tree, Support Vector Machine, Logistic Regression, k-Nearest Neighbors και
Gradient Boosting) και μεθόδων (Feature selection, Undersamplig, Oversampling και
Principal component analysis), στον προσδιορισμό της πιθανότητας εμφάνισης
συμβάντων θανάτου σε ασθενείς με καρδιακή ανεπάρκεια. Η μελέτη χρησιμοποιεί ένα
ποικίλο σύνολο μοντέλων σε ένα σύνολο δεδομένων (Ahmad et al., 2017) που
περιλαμβάνει ιατρικές εγγραφές ασθενών με καρδιακή ανεπάρκεια. Μέσω αυστηρής
ανάλυσης, βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων και εξερεύνησης τεχνικών
προεπεξεργασίας δεδομένων, η έρευνα έχει ως στόχο την ανάπτυξη ενός αξιόπιστου
πλαισίου, ικανού να κατηγοριοποιεί με ακρίβεια ασθενείς με καρδιακή ανεπάρκεια,
βάσει του κινδύνου εμφάνισης συμβάντος θανάτου. Τα ευρήματα της παρούσας
εργασίας συμβάλλουν στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Πιο συγκεκριμένα,
μέσω της δοκιμής και εν συνεχεία επιλογής των πιο αποτελεσματικών μεθόδων -
μοντέλων μηχανικής μάθησης και την αντιμετώπιση των κρίσιμων παράγοντων -
σφαλμάτων που παρουσιάζουν τα σύνολα δεδομένων, επιτυγάνεται ο
αποτελεσματικότερος προσδιορισμός των αποτελεσμάτων. | el |
dc.format.extent | 133 | el |
dc.language.iso | en | el |
dc.publisher | Πανεπιστήμιο Πειραιώς | el |
dc.rights | Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/gr/ | * |
dc.title | In the heart of data : machine learning applications for improved heart failure outcome prediction | el |
dc.type | Master Thesis | el |
dc.contributor.department | Σχολή Τεχνολογιών Πληροφορικής και Επικοινωνιών. Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων | el |
dc.description.abstractEN | The aim of this dissertation is to investigate and evaluate the effectiveness of
various machine learning models (Random Forest, Decision Tree, Support Vector
Machine, Logistic Regression, k-Nearest Neighbors and Gradient Boosting) and
methods (Feature selection, Undersamlig, Oversampling and Principal component
analysis), in predicting the occurrence of death events in patients with heart failure. The
study employs a diverse set of models on a dataset comprising medical records of heart
failure patients, released by Ahmad et al. (2017). Through rigorous analysis,
hyperparameter optimization, and exploration of data preprocessing techniques, the
research seeks to develop a robust framework capable of accurately classifying heart
failure patients based on their risk of experiencing a death event. The findings aim to
contribute valuable insights to the evolving landscape of precision healthcare.
Specifically, by testing and subsequently selecting the most effective methods/models
of machine learning and addressing critical factors/errors present in the datasets, a more
efficient determination of results is achieved. | el |
dc.contributor.master | Ψηφιακά Συστήματα και Υπηρεσίες | el |
dc.subject.keyword | Machine learning models | el |
dc.subject.keyword | Data mining | el |
dc.subject.keyword | Performance metrics | el |
dc.subject.keyword | Hyperparameter tunning | el |
dc.subject.keyword | Biomedical informatics | el |
dc.subject.keyword | Oversampling | el |
dc.subject.keyword | Undersampling | el |
dc.subject.keyword | Feature selection | el |
dc.subject.keyword | Principal component analysis | el |
dc.subject.keyword | Binary classification | el |
dc.subject.keyword | Μοντέλα μηχανικής μάθησης | el |
dc.subject.keyword | Εξόρυξη δεδομένων | el |
dc.subject.keyword | Μετρικές απόδοσης | el |
dc.subject.keyword | Βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων | el |
dc.subject.keyword | Βιοϊατρική πληροφορική | el |
dc.subject.keyword | Υπερδειγματοληψία | el |
dc.subject.keyword | Υποδειγματοληψία | el |
dc.subject.keyword | Επιλογή χαρακτηριστικών | el |
dc.subject.keyword | Ανάλυση κύριων συνιστωσών | el |
dc.subject.keyword | Δυαδική κατηγοριοποίηση | el |
dc.date.defense | 2024-02-26 | |