A túlsúly szintjeinek osztályozása gépi tanulási algoritmusokkal

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorNagy-Lakatos, Mária
dc.contributor.authorTamási, Lili
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Kar
dc.date.accessioned2026-02-12T20:16:30Z
dc.date.available2026-02-12T20:16:30Z
dc.date.created2025-11-04
dc.description.abstractAz elhízás világszerte növekvő népegészségügyi probléma, amelynek kialakulásában életmódbeli, genetikai, egészségügyi és környezeti tényezők egyaránt szerepet játszhatnak. A túlsúly növelheti bizonyos krónikus betegségek kockázatát, ezért különösen fontos korai felismerése. Szakdolgozatomban statisztikai elemzések és gépi tanulási eljárások alkalmazásával vizsgáltam, hogy a túlsúly különböző szintjei milyen pontossággal különíthetők el. A használt algoritmusok közé tartozott a logisztikus regresszió, Naiv Bayes, k-legközelebbi szomszéd, döntési fa, véletlen erdő, lineáris és kernel tartóvektorgép, továbbá a mesterséges neurális hálózat. A kutatás során figyelembe vettem változószelekciós és dimenziócsökkentő eszközök, valamint a hiperparaméter-beállítások modellek teljesítményére gyakorolt hatását. Az eredmények összehasonlítása hozzájárult a módszerek erősségeinek és korlátainak feltárásához, és a legmegfelelőbb megközelítések azonosításához.
dc.description.courseGazdaságinformatikus
dc.description.degreeBSc/BA
dc.format.extent60
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/404530
dc.language.isohu
dc.rights.infoHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.
dc.subjecttúlsúly
dc.subjectgépi tanulás
dc.subjectosztályozás
dc.subjectelhízás
dc.subject.dspaceInformatika
dc.titleA túlsúly szintjeinek osztályozása gépi tanulási algoritmusokkal
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
szakdolgozat.pdf
Méret:
2.35 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
szakdolgozat
Megjelenítés
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
2.35 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás:
Letöltés
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Informatikai Kar)