Обзор литературы
 Для решения данной задачи применяются в том числе методы, уже зарекомендовавшие себя в аналогичных работах. Чаще всего в подобных задачах используют деревья решений [8, 9, 10], ансамбли деревьев решений [8, 9, 11, 12, 13], логистическую регрессию [8, 9, 10, 11, 12] и алгоритмы глубокого обучения [8, 10, 12]. Модели машинного обучения превосходят традиционные статистические методы [8]. Случайный лес деревьев решений и алгоритм опорных векторов обычно показывают более высокую результативность, чем логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети в аналогичных задачах. Для того чтобы нейронная сеть давала сравнимый со случайным лесом результат, необходимы большие наборы данных для обучения [8]. Одним из основных преимуществ случайного леса является способность обрабатывать большие входные данные, нелинейные зависимости и избегать переобучения [11]. Поскольку логистическая регрессия является линейным классификатором, она показывает лучшую способность при обработке линейных зависимостей [11]. Таким образом, ансамбли деревьев оказываются наиболее эффективным методом решения задач, аналогичных рассматриваемой в данной работе [8, 9, 11, 12].  Из-за большой размерности медицинских данных иногда применяют отбор наиболее информативных признаков. Обычно в числе наиболее важных факторов содержатся такие признаки как возраст, класс по классификации Killip, показатели креатинина, систолическое давление, индекс массы тела [8, 9]. Для выбора наиболее информативных признаков применяют в том числе отбор на основе случайного леса [13], который далее будет использоваться в данной работе. Поскольку в медицинских данных очень часто возникает проблема несбалансированности классов, иногда применяются такие методы как undersample [13]. В данной работе он также будет применяться как один из способов. Для ознакомления с основными понятиями машинного обучения, типами задач, метрическими и линейными алгоритмами классификации, полносвязными нейронными сетями использовалась книга [3]. При изучении различных методов машинного обучения использовались в основном оригинальные статьи [1, 2, 6, 7]. Источники [4, 5] применялись для ознакомления с методами борьбы с проблемой несбалансированности классов. Также использовалась документация к используемым в данной работе программным пакетам языка Python: [14] – для разработки классификаторов, [15] – для работы с несбалансированными выборками, [16] - для реализации полносвязных нейронных сетей, [17] - для работы с методом NODE [7], [18] - для разработки метода SuperTML [6], [19] - для работы с изображениями при реализации метода SuperTML.       
В данной работе рассматривается задача классификации медицинских данных на основе случайного леса. Для решения данной задачи применяются в том числе методы, уже зарекомендовавшие себя в аналогичных работах.