Постановка задачи
 В имеющейся базе данных представлены в основном вещественные и категориальные факторы, представляющие собой различные данные о пациентах. Все факторы можно условно разделить на 12 блоков: первый блок – “Паспортная часть”. Тут представлена информация о возрасте пациента, его росте, массе, диагнозе и т.д.  Второй блок содержит информацию о жалобах пациента, перенёсшего инфаркт миокарда: длительность, характер и интенсивность боли, одышка, количество приступов и другие. Третий блок – анамнез – содержит сведения о человеке, полученные в результате опроса пациента врачом. В четвертом блоке находятся факторы риска: наследственность, курение, степень ожирения и другие. В пятом блоке представлены данные осмотра и физикального обследования. Шестой блок включает в себя результаты лабораторных исследований. В следующем блоке описаны нарушения сердечного ритма. Далее представлены результаты количественного анализа ЭКГ. В девятом блоке содержится информация об эхокардиографии. Затем идут данные об имеющихся осложнениях: отек легких, психические нарушения, аритмия и т.д. Далее идут результаты гармонического анализа ЭКГ, а в конце представлены данные о результатах суточного мониторирования ЭКГ.  Поскольку в таблице имеются столбцы с пустыми ячейками, то есть имеются факторы, информация о которых дана не для всех пациентов, то значения таких признаков заполнялись в случае вещественных факторов средним арифметическим значением, а в случае категориальных факторов – наиболее часто встречающимся значением признака. При этом предварительно исходный набор данных был разделён на две группы в зависимости от того, был исход летальным или благоприятным. Поэтому теперь в наборе данных пропуски заполнены средним или наиболее частым значением по классу, который необходимо научиться предсказывать.  Вещественные данные необходимо стандартизировать. Данный процесс приводит значения всех признаков из набора данных, независимо от их начальных распределений и единиц измерения, к набору значений из распределения с нулевым средним и стандартным отклонением, равным 1. Далее уже преобразованный набор данных необходимо разделить на 3 части: тренировочный, тестовый и валидационный, поскольку для проверки эффективности модели нельзя брать данные, которые использовались при обучении. Таким образом, на тренировочном наборе тренируется каждая из моделей, на тестовом проверяется их обобщающая способность и сравниваются различные алгоритмы машинного обучения, а на валидационном сравниваются различные методы по борьбе с несбалансированностью классов.  На этом препроцессинг данных заканчивается, теперь можно приступать к обучению моделей и выбору лучшей из них. Очевидно, с точки зрения машинного обучения данная задача относится к классу задач обучения с учителем [3], поскольку в наборе данных имеются пары объект-ответ. То есть помимо самих данных о пациентах известен и их исход: летальный или благоприятный.  Машинное обучение с учителем рассматривает две основные задачи: классификация, которая в свою очередь подразделяется на бинарную (разделение на два класса) и мультиклассовую, и регрессия (прогнозирование непрерывного числа) [3]. Данная задача принадлежит к классу задач бинарной классификации, поскольку прогнозируемая переменная может принимать только два значения: 1, если исход летальный, и 0 – в противном случае. К основным алгоритмам классификации относятся линейные модели, куда входит, например, логистическая регрессия, а также деревья решений и ансамбли деревьев решений, куда входят такие алгоритмы машинного обучения как алгоритм случайного леса, который решает проблему склонности к переобучению деревьев решений, и градиентный бустинг деревьев. Кроме того, иногда для решения задач классификации применяют нейронные сети, но, как правило, на табличных данных они дают более плохое качество, чем ансамбли деревьев, и подходят больше для неструктурированных данных. Однако в последние несколько лет были предложены некоторые методы глубокого обучения [6, 7], которые подходят для применения на табличных данных и во многих случаях превосходят по качеству градиентный бустинг деревьев решений.  Цель исследования: предсказание исхода после инфаркта миокарда при помощи различных методов машинного и глубокого обучения.  Основные задачи: Предобработка данных (обработка пропущенных значений, стандартизация, кодирование категориальных признаков, разделение на тренировочный, тестовый и валидационный наборы). Отбор наиболее информативных признаков. Применение разных техник борьбы с несбалансированностью классов. Использование как классических методов машинного обучения, так и недавно разработанных для работы с табличными данными методов глубокого обучения, а также выбор наилучшей модели путем сравнения полученных результатов.     
В данной статье рассматривается задача предсказания исхода после инфаркта миокарда при помощи различных методов машинного и глубокого обучения. Для этого необходимо провести препроцессинг данных, то есть обработать пропущенные значения, стандартизировать набор данных, отобрать наиболее информативные признаки, применить техники борьбы с несбалансированностью классов, а также выбрать наилучшую модель путем сравнения полученных результатов.