Василишин Н.Т.2026-03-292026-03-292025-12-26http://194.44.236.27/handle/123456789/1742Дипломна робота містить 59 сторінок пояснювальної записки, 9 рисунків, 7 таблиць, 1 додаток, 12 джерел. У роботі представлено розробку інтелектуальної системи прогнозування появи цукрового діабету з використанням сучасних методів машинного навчання та аналізу медичних даних. Актуальність теми зумовлена зростаючою поширеністю діабету у світі та потребою в ефективних засобах ранньої діагностики, що дають змогу своєчасно виявити ризики захворювання та вжити профілактичних заходів. Основою дослідження став відкритий набір даних BRFSS2015, що містить інформацію про поведінкові, фізіологічні та соціально-демографічні показники респондентів. У роботі виконано повний цикл обробки даних: очищення, нормалізацію, балансування вибірки та відбір ознак. Розглянуто й порівняно декілька моделей машинного навчання, зокрема логістичну регресію, ансамблеві моделі (Random Forest, XGBoost) та нейронні мережі. Запропонована система дозволяє з високою точністю визначати ймовірність розвитку цукрового діабету на основі індивідуальних характеристик користувача. Проведено оцінювання якості моделей за стандартними метриками (точність, повнота, F-мірa, ROC-AUC). Результати підтверджують ефективність застосування штучного інтелекту в медичній сфері, зокрема у задачах прогнозування захворювань. Розроблена система може стати основою для створення персоналізованих сервісів медичної підтримки, а також для використання у клінічній практиці як допоміжний інструмент лікаря.otherдіабеткласифікаціямашинне навчанняточність моделіThesis