Исследование производительности алгоритмов машинного обучения в задачах классификации данных

Предложен подход к решению задачи построения моделей машинного обучения в решении задач классификации данных. На примере анализа наборов биомедицинских данных проведено сравнение производительности алгоритмов машинного обучения, настроенных с помощью предварительно оптимизированных гиперпараметров. Найдены наилучшие значения гиперпараметров, обеспечивающие эффективное прогнозирование, для самых распространенных алгоритмов машинного обучения.