Log-suhte teisendustel põhinevad ennustusmudelid soolevähi diagnoosimiseks mikrobioomi andmetelt

dc.contributor.advisorAasmets, Oliver, juhendaja
dc.contributor.authorMuhu, Kristina
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2021-07-01T08:55:24Z
dc.date.available2021-07-01T08:55:24Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractMagistritöö eesmärk on uurida kompositsionaalsete andmete teooriast tuttavate log-suhte transformatsioonide ja masinõppemeetodite mõju soolevähi ennustusmudelite üldistusvõimele. Täpsemalt uuritakse aditiivse, paariviisilise ning tsentreeritud log-suhte teisenduste ning elastse võrgu ja juhumetsa meetodite kombinatsioonidel põhinevate soolevähki prognoosivate mudelite ennustus- ja üldistusvõimet viie populatsiooni soolestiku mikrobioomi andmeid kasutades. Lisaeesmärk on teada saada parimaid tulemusi andev metoodika, mida saaks võtta aluseks Eesti soolevähi sõeluuringu programmi edendamiseks.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/72888
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectmikrobioomet
dc.subjectkompositsioonet
dc.subjectlog-suhte teisenduset
dc.subjectregulariseeritud logistiline regressioonet
dc.subjectjuhumetset
dc.subjectmicrobiomeen
dc.subjectrandom foresten
dc.subjectregularized logistic regressionen
dc.subjectlog-ratio transformationen
dc.subjectcompositionen
dc.titleLog-suhte teisendustel põhinevad ennustusmudelid soolevähi diagnoosimiseks mikrobioomi andmeteltet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiset

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
muhu_kristina_msc_2021.pdf
Size:
1.78 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.67 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: