arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Seletav ja ennustav modelleerimine ülekaalulisuse ja rasvumise uurimisel Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise näitel
Nimi Toomas Gross
Kokkuvõte Masinõppe mudelite kasutamine on üha populaarsem lähenemine ülekaalulisuse ja rasvumise uurimisel, olles täienduseks “traditsiooniliste“ statistiliste meetodite rakendamisele nende teemade analüüsis. Ajendatuna taolisest metodoloogilisest “nihkest“ ning samuti Eesti konteksti eripäradest, on käesoleval magistritööl kolm eesmärki. Tuginedes kõige hiljutisematele, 2020. aasta Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise uuringu andmetele (n = 1737), analüüsitakse magistritöös esiteks binaarse logistilise regressiooni mudelite abil ülekaalulisuse (KMI ≥ 25,0) ja rasvumise (KMI ≥ 30,0) võimalikku seost erinevate sotsio-demograafiliste ja käitumuslike teguritega. Teiseks võrreldakse magistritöös kuue erineva klassifitseerimisprobleemide lahendamisel laialt kasutatud masinõppe mudeli võimet ülekaalulisust ja rasvumist treeningandmete põhjal ennustada. Kolmandaks käsitletakse töös kahe eelpool mainitud lähenemise – seletava ja ennustava modelleerimise eeliseid ja puudusi üldisemalt ning ülekaalulisuse ja rasvumise uurimisel konkreetsemalt, astudes seejuures dialoogi ka teiste uurimustega, mis neid lähenemisi antud valdkonnas on kasutanud.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Infotehnoloogia mitteinformaatikutele
Juhendaja(d) Rajesh Sharma
Kaitsmise aasta 2022
PDF