С использованием современных методов машинного обучения и глубокого обучения возможно автоматизированное распознавание опухолей головного мозга на медицинских изображениях. Однако при разработке и обучении моделей машинного обучения могут возникнуть определенные ошибки, которые важно учитывать для повышения точности диагностики и эффективности лечения. Исследование фокусируется на выявлении проблемы переобучения модели в процессе классификации опухолей головного мозга при использовании методов машинного обучения. Анализируются потенциальные источники ошибок в обучении модели, включая факторы, такие как нестабильность, недостаточность данных, неправильное представление классов, недообучение и выбор неоптимальных алгоритмов. Рассматриваются различные методы визуализации и анализа результатов обучения, включая графики потерь, точности, кривые ROC и матрицы ошибок. Обсуждаются стратегии и подходы к улучшению качества классификации опухолей головного мозга при помощи современных методов машинного обучения. Предоставляются рекомендации в области медицинского образования и машинного обучения с целью оптимизации процесса диагностики опухолей головного мозга и повышения точности прогнозирования.
