Заключение
 В данной работе произведен сравнительный анализ методов машинного обучения для задачи прогнозирования исхода после инфаркта миокарда. Были использованы как классические методы, такие как, например, логистическая регрессия и градиентный бустинг деревьев решений, так и недавние разработки, связанные с применением глубокого обучения для прогнозирования на табличных данных. Кроме того, решалась проблема несбалансированности классов путем применения методов undersample и SMOTE.  Результатом данной работы является программа [33] с реализованным интерфейсом, способная помогать врачам в предсказании исхода для пациентов, перенесших инфаркт миокарда.              
В данной работе произведен сравнительный анализ методов машинного обучения для задачи прогнозирования исхода после инфаркта миокарда. Были использованы как классические методы, такие, например, как логистическая регрессия и градиентный бустинг деревьев решений, так и недавние разработки, связанные с применением глубокого обучения для прогнозирования на табличных данных. Кроме того, решалась проблема несбалансированности классов путем применения методов undersample и SMOTE.