Постановка задачи оптимизации, основанной на минимизации ошибок диагностики

В данной статье раскрывается задача минимизации ошибок классификации и оптимального выбора признаков. Оптимизация признакового пространства и снижение ошибок классификации направлены на повышение эффективности системы. В исследовании проводится анализ взаимосвязи между коэффициентом ошибки классификации (θ) и количеством неправильно классифицированных объектов (ξ), а также предлагаются методы для уменьшения межклассовых ошибок. При выборе признаков учитывается значимость классов, что позволяет оптимизировать процесс классификации. В результате экспериментального анализа проведено сравнение предложенной модели с алгоритмами машинного обучения, что показало значительное повышение точности классификации. Применение данной модели в медицине, в частности для диагностики рака молочной железы, демонстрирует её более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами. Настоящая работа представляет собой важный шаг в направлении снижения ошибок классификации и разработки эффективных решений для медицинской диагностики.