cvapr_project_instructions.txt

WKiRO projekt:

Zbudować klasyfikator (metoda uczenia maszynowego może być dowolna)

Zal: na koniec raport (pdf z opisem, kodem, wyborem środowiska), ustna obrona raportu

Możliwe konsultacje po umówieniu się

---

Metoda selekcji cech - podział na uczący i testowy (small sample data - mało danych w porównaniu do cech) - ranking cech / metody opakowane (wrapped) / metody wbudowane (embeded).

Porównać kilka metod selekcji i klasyfikacji

---

information leak (przeciek informacji) - przy budowie klasyfikatora używane były etykiety ze ioru testowego

---

Dane dostępne na teams

---

zmienna niezależna do przewidywania na wyjściu klasyfikatora (etykieta) mfs_cens (metastasis free ...)
0 - był przerzut
1 - negatywna klasa, nie ma przerzutu

---

dane radiomiczne (na podstawie których mamy klasyfikować) od kolumny AZ (original_shape_Elongation ... do końca ok 100 cech)