Применение имитационного моделирования недостающей выборки для создания модели классификации по трем и более классам на примере задачи обнаружения степени нарушения углеводного обмена

Программная инженерия. 2025. Т. 16. № 6. С. 280–291.

Новиков Р. С., Новопашин М. А., Позин Б. А.

Предложен способ построения моделей классификации трех и более упорядоченных классов в случаях, когда исходной выборки достаточно только для построения бинарного классификатора, способного распознавать «крайние» по порядку классы; когда есть информация о распределении всех классов и о частоте возникновения положительного результата у существующей модели классификации по каждому классу. Данный способ основан на генерации недостающей выборки с помощью имитационного моделирования методом Монте-Карло. В качестве примера применения предложенного способа представлена модель, решающая по серии электрокардиограмм (ЭКГ) задачу обнаружения степени нарушения углеводного обмена по трем классам с достаточно высоким качеством при наличии серий из 11 и больше ЭКГ на пациента.

Ключевые слова: машинное обучение, имитационное моделирование, порядковая классификация, нарушение углеводного обмена