Статья

В данной статье рассматриваются алгоритмы машинного обучения, которые могут быть применены для определения риска генетической предрасположенности к сахарному диабету 1 типа. Описаны гены главного комплекса гистосовместимости (HLA), которые несут высокий риск возникновения заболевания. Для построения модели выявления генетического риска подробно рассмотрен метод многомерной логистической регрессии с применением реверсивного алгоритма переходов Монте-Карло по схеме марковской цепи для отбора параметров. Так же в статье приводятся алгоритмы оценки качества модели. Описан метод кросс-валидации по k блокам с использованием алгоритма построения характеристической кривой (ROC).