Seminarski rad na kursu Istraživanje podataka u bioinformatici. Cilj je bio formirati i uporediti različite klasifikacione modele nad skupom podataka o pacijentima podvrgnutim elektrokonverziji, sa posebnim osvrtom na Bajesove mreže.
Ipak, kako one nisu bile uspešne, primenjene su i ostale metode klasifikacije i mašinskog učenja. Iz prve grupe, to su stabla odlučivanja, slučajna šuma, naivni Bajes, višeslojni perceptron (veštačka neuronska mreža), klasifikator zasnovan sa potpornim vektorima, kao i glasački ansambli, koji su se najbolje pokazali. Iz druge, korišćeno je klasterovanje, kao i pojedine numeričke i statističke metode u cilju dobijanja skrivenih informacija o podacima, poput UMAP i PCA.
Podaci potiču iz Pejsmejker centra Kliničkog centra Srbije. Po dogovoru sa asistentom, nisu postavljeni na repozitorijum, ali su delovi dostupni u sveskama.
Rad je predstavljen na konferenciji Belgrade BioInformatics Conference 2021 (BelBI2021) u okviru poster sesije. Moguće je pronaći ga na linku, kao i u knjizi apstrakata.
- Ana Jakovljević, 1025/2020
- Lazar Vasović, 1011/2020