ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫЙ ВЫСОКОТОЧНЫЙ AI-КОНВЕЙЕР ПРИ РАКЕ ПРЕДСТАТЕЛЬНОЙ ЖЕЛЕЗЫ - Мадолимов, Ф. (НАУКА и ОБЩЕСТВО, 2026)
В данной работе представлен углублённый процесс feature engineering (инженерии признаков), направленный на раннее выявление рака простаты с использованием методологии машинного обучения. Исходный набор данных включал клинические показатели — уровень PSA, возраст пациента, объём простаты, балл по шкале Глисона и клиническую стадию заболевания. Для их обработки применялись методы ANOVA, Chi-square, PCA, RFE, LASSO и SHAP. Цель исследования заключалась в определении наиболее значимых диагностических признаков, повышающих эффективность модели, и обеспечении её интерпретируемости.
Keywords: рак предстательной железы; машинное обучение; инженерия признаков; PCA; SHAP; диагностика