ТРУДЫ СЕМИНАРА ПО ГЕОМЕТРИИ И МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ
Архив статей журнала
Проведен анализ способов сбора информации о пользователях на различных площадках в сети интернет. Рассмотрен способ извлечения информации из социальной сети “ВКонтакте”. Для создания информационной базы исследования было выбрано наиболее информативный, на наш взгляд, раздел - список групп, в которых состоит пользователь. В процессе исследования был разработан алгоритм разбора текста до уровня понимания компьютером. С помощь наивного байесовского классификатора реализована классификация социального положения пользователя. Этот же алгоритм без каких-либо изменений можно адаптировать к классификации интересов пользователя.
Вданной статье описаны результаты исследования по автоматизации классификации генетических мутаций на основе их текстового описания (клинические данные). В качестве метода машинного обучения используется Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes), метрика: Accurаcy и логистическая функция потерь: LogLoss. Представлен процесс подбора гиперпораметров, который позволил улучшить значения выбранных метрик, характеризующих качество модели.