Yurak-qon tomir kasalliklarini bashorat qilishda mashinali o‘qitish algoritmlarining qiyosiy tahlili

Saytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, Xudaynazarova , Malika

Муҳандислик ва Иқтисодиёт · 2026-yil

Annotatsiya

Yurak-qon tomir kasalliklari bugungi kunda global sog‘liqni saqlash tizimining eng dolzarb yo‘nalishlaridanbiri bo‘lib, ushbu kasalliklarni erta aniqlash va samarali tashxislash usullarini takomillashtirish muhim ilmiy-amaliy ahamiyatkasb etadi. So‘nggi yillarda mazkur yo‘nalishda ko‘plab tadqiqotlar amalga oshirilgan bo‘lsa-da, bashoratlash modellarininganiqligi va barqarorligini yanada oshirish zarurati saqlanib qolmoqda. Ayniqsa, balanslashmagan ma’lumotlarto‘plami bilan ishlashda samarali yondashuvlarni qo‘llash yurak kasalliklarini aniqlash sifatini sezilarli yaxshilash imkoniniberadi.Mazkur tadqiqotning asosiy maqsadi mashinali o‘qitish usullari yordamida yurak kasalliklarini, xususan, miokard infarktinierta bosqichda aniqlash imkoniyatlarini tahlil qilishdan iborat. Tadqiqot doirasida balanslashmagan ma’lumotlar to‘plamimuammosini samarali hal etishga qaratilgan ilmiy manbalar keng qamrovda o‘rganildi. Yurak kasalliklarini bashoratqilish aniqligini oshirish maqsadida mashinali va chuqur o‘qitishning yettita klassifikatsiya algoritmi: K-Nearest Neighbors(KNN), Support Vector Machine (SVM), logistik regressiya, konvolyutsion neyron tarmog‘i (CNN), Gradient Boost,XGBoost hamda Random Forest modellarining samaradorligi sinovdan o‘tkazildi.Tadqiqot natijalari turli klassifikatorlarning yurak-qon tomir kasalliklarini tashxislashdagi yuqori salohiyatini ko‘rsatdi.Ayniqsa, XGBoost modelining optimallashtirilgan varianti eng yuqori samaradorlikni namoyon etdi. Modelning umumiyaniqligi — 98,50 %, aniqlik darajasi — 99,14 %, to‘liqlik (Recall) — 98,29 % va F1-ko‘rsatkichi — 98,71 % ni tashkil etdi.Ushbu natijalar mashinali o‘qitish texnologiyalaridan foydalanish yurak kasalliklarini erta aniqlash va diagnostika aniqliginioshirishda katta imkoniyatlarga ega ekanligini tasdiqlaydi.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarSaytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, Xudaynazarova , Malika
JurnalМуҳандислик ва Иқтисодиёт
NashriyotПлеханов номидаги Россия иқтисодиёти университетининг Тошкент шаҳридаги филиали
ISSN3060-463X, 3060-463X
Nashr sanasi2026-05-01
Jild4
Son5
TilO‘zbek
Ilmiy sohaTexnika
Indeksga qo‘shilgan2026-08-26

Maqolaning asl sahifasi

Kalit so‘zlar

mashinali o‘qitish, sun’iy intellekt, klassifikatsiya algoritmlari, neyron tarmoqlar, ma’lumotlar tahlili, model aniqligi, qiyosiy tahlil.

Ilmiy soha

Texnika

Iqtibos keltirish

APASaytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, & Xudaynazarova , Malika (2026). YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI BASHORAT QILISHDA MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARINING QIYOSIY TAHLILI. Муҳандислик ва Иқтисодиёт, 4(5). https://muhandislik-iqtisodiyot.uz/index.php/journal/article/view/2947
GOST (OAK)Saytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, Xudaynazarova , Malika YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI BASHORAT QILISHDA MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARINING QIYOSIY TAHLILI // Муҳандислик ва Иқтисодиёт. – 2026. – T. 4, № 5.
MLASaytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, and Xudaynazarova , Malika. “YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI BASHORAT QILISHDA MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARINING QIYOSIY TAHLILI.” Муҳандислик ва Иқтисодиёт, 4(5), 2026. https://muhandislik-iqtisodiyot.uz/index.php/journal/article/view/2947
ChicagoSaytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, and Xudaynazarova , Malika. “YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI BASHORAT QILISHDA MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARINING QIYOSIY TAHLILI.” Муҳандислик ва Иқтисодиёт, 4(5) (2026). https://muhandislik-iqtisodiyot.uz/index.php/journal/article/view/2947
HarvardSaytov , Kamiljan, Bekniyazova , Nurjamal, and Xudaynazarova , Malika (2026) ‘YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI BASHORAT QILISHDA MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARINING QIYOSIY TAHLILI’, Муҳандислик ва Иқтисодиёт, 4(5). https://muhandislik-iqtisodiyot.uz/index.php/journal/article/view/2947
BibTeX
@article{saytovkamiljan2026,
  title = {YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI BASHORAT QILISHDA MASHINALI O‘QITISH ALGORITMLARINING QIYOSIY TAHLILI},
  author = {Saytov , Kamiljan and Bekniyazova , Nurjamal and Xudaynazarova , Malika},
  journal = {Муҳандислик ва Иқтисодиёт},
  year = {2026},
  volume = {4},
  number = {5},
  url = {https://muhandislik-iqtisodiyot.uz/index.php/journal/article/view/2947}
}

Boshqa maqola uchun iqtibos tayyorlash

Муҳандислик ва Иқтисодиёт jurnalidan boshqa maqolalar

Муҳандислик ва Иқтисодиёт — barcha maqolalar · 2026-yil arxivi

Saytov , Kamiljan — boshqa maqolalari

Texnika sohasidagi boshqa maqolalar

Texnika sohasidagi OAK jurnallari