Методы машинного обучения для определения существенности действующих факторов на состояние здоровья работников металлургического производства

Abstract

The aim of the study is to determine risk factors by using machine learning techniques and rank them in terms of their impact on the circulatory system of metalworkers. We will build predictive machine learning models that can predict the response of the circulatory system and assess their accuracy.

Цель исследования — используя методы машинного обучения, определить факторы риска БСК и ранжировать их по степени воздействия на состояние системы кровообращения работников металлургического производства. Построить прогностические модели машинного обучения для предсказания отклика со стороны системы кровообращения и оценить их качество.