Browsing by Author "Gimbutas, Mark, juhendaja"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Hospitaliseerimise riski prognoosimine krooniliste haigustega patsientidel
    (2022) Kilgi, Kadi; Gimbutas, Mark, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
    Käesoleva magistritöö eesmärk on eelmise aasta riskipatsientide raviarvete andmeid kasutades prognoosida järgmisel aastal välditavat hospitaliseerimist vajavad patsiendid. Riskipatsiendiks loetakse krooniliselt haiget inimest, kellel on suurenenud risk tervise halvenemisele. Lisaks on soov mudeliga hinnata patsientidele hospitaliseerimise riskiskoor, mille alusel patsiendid järjestada. Töö teoreetilises osas tutvustatakse masinõppe metoodikat ning kirjeldatakse töös kasutatavaid klassifitseerimismeetodeid. Lisaks tehakse ülevaade tasakaalustamata andmete probleemist ning võimalikest lahendustest. Seejärel tehakse ülevaade riskipatsientide definitsioonist ning kirjeldatakse valimisse sattunud patsiente. Töö praktilises osas katsetatakse erinevaid klassifitseerimismeetodeid ning võrreldakse erinevaid lähenemisi hospitaliseerimiste prognoosimisel. Töö tulemusena valitakse parim meetod ning katsetatakse valitud mudelit uute andmete korral.
  • Thumbnail Image
    Item
    Tree-based methods in supervised learning with Estonian Health Insurance Fund data
    (2021) Sharma, Priyush Protim; Lember, Jüri, juhendaja; Gimbutas, Mark, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
    The main aim of this master’s thesis work is to provide an overview of some tree-based models and to test the suitability of these models in finding the incorrectly submitted invoices received by the Estonian Health Insurance Fund. C4.5, CART and bagged CART are the three algorithms that are used to train the models and to apply binary classification with these models in order to reduce the number of invoices that must be checked manually.