title: Research on diabetes prediction model based on machine learning from the perspective of cooperative game theory
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Никитина Наталия Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Nikitina Natalia Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чжан Пэйчи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Czan Pejci
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Леон Аганесович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosan Leon Aganesovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:52:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:52:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 112128
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47160
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В области искусственного интеллекта интерпретируемость моделей всегда была в центре внимания исследователей и инженеров. С широким применением моделей машинного обучения в различных областях понимание процесса принятия решений моделей стало важной темой. В настоящем документе используется машинное обучение для создания модели медицинского обнаружения и проводятся исследования по вопросу о возможности толкования этой модели. Основными используемыми алгоритмами являются SHAP алгоритм и  τ- алгоритм, изучающий эффективность различных совместных игровых методов в исследованиях интерпретируемости в рамках одной и той же модели и данных. Кроме того, модель медицинского обнаружения реконструируется с использованием значений Shapley и  τ- значения на основе XGBoost модели, анализируя и сравнивая сильные и слабые стороны двух различных методов. На основе этого анализа в модель вносятся усовершенствования в целях повышения достоверности результатов прогнозирования. Алгоритм  τ- новый в области машинного обучения и обнаружения моделей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the field of artificial intelligence, the interpretability of models has always been a focal point for researchers and engineers. With the widespread application of machine learning models across various domains, understanding the decision-making process of models has become an important topic. This paper utilizes machine learning to establish a medical detection model and conducts interpretability research on this model. The main algorithms used are the SHAP algorithm and the τ-algorithm, exploring the performance of different cooperative game methods in interpretability research under the same model and data. Furthermore, the medical detection model is reconstructed using Shapley values and τ-values based on the XGBoost model, analyzing and comparing the strengths and weaknesses of the two different methods. Based on this analysis, improvements are made to the model to enhance the credibility of the prediction results. The τ-algorithm used in this paper is novel in the fields of machine learning and detection models.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Shapley
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: τ- новый
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: XAI
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: XGBoost
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Shapley value
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: τ-value
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: XAI
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: XGBoost
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Research on diabetes prediction model based on machine learning from the perspective of cooperative game theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование модели прогнозирования диабета на основе машинного обучения с точки зрения кооперативной игры
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: ZHANG_Peichi_Research_on_Diabetes_Prediction_Model_Based_on_Machine_Learning_from_the_Perspective_of_Cooperative_Game_Theory.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47160/2/ZHANG_Peichi_Research_on_Diabetes_Prediction_Model_Based_on_Machine_Learning_from_the_Perspective_of_Cooperative_Game_Theory.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 826,24 kB
resources.filename: reviewSV_st112128_Czan_Pejci_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47160/3/reviewSV_st112128_Czan_Pejci_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,77 kB