Система підтримки прийняття рішень для діагностики несправностей на основі Random Forest

Автор(и)

  • П. Р. Мудрак Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Р. М. Бабаков Донецький національний університет імені Василя Стуса

Ключові слова:

машинне навчання, Random Forest, діагностика несправностей, активне навчання, система підтримки прийняття рішень

Анотація

Розроблено систему автоматичної діагностики несправностей комп’ютерної техніки з використанням алгоритму Random Forest. Реалізовано механізм активного навчання з експертним втручанням. Досягнуто точність моделі 78 % для 20 класів несправностей під час роботи з синтетичним датасетом зі стохастичним шумом.

Біографії авторів

П. Р. Мудрак , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувач вищої освіти

Р. М. Бабаков , Донецький національний університет імені Василя Стуса

професор кафедри інформаційних технологій

Посилання

Settles B. Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison, 2009. 67 p.

ReportLab User Guide. PDF Generation in Python. URL: https://www.reportlab.com/docs/ reportlab-userguide.pdf (дата звернення: 16.10.2025).

Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001. Vol. 45, № 1. P. 5–32.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-08

Як цитувати

[1]
Мудрак , П.Р. і Бабаков , Р.М. 2026. Система підтримки прийняття рішень для діагностики несправностей на основі Random Forest. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Квіт 2026), 106-107.

Номер

Матеріали ІV Міжнародної науково-практичної конференції

Розділ

Секція 3 Прикладні інформаційні технології, комп’ютерні технології обробки даних