Aasmets, Oliver, juhendajaMuhu, KristinaTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut2021-07-012021-07-012021http://hdl.handle.net/10062/72888Magistritöö 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.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalmikrobioomkompositsioonlog-suhte teisendusregulariseeritud logistiline regressioonjuhumetsmicrobiomerandom forestregularized logistic regressionlog-ratio transformationcompositioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis