В медико-биологических исследованиях серьёзным препятствием для применения методов машинного обучения является неопределённость внешнего критерия как основы «хорошо понимаемого образа» в задачах распознавания. В работе отсутствие чёткого внешнего критерия компенсируется созданием содержательной шкалы, устанавливающей соответствие между количественным признаком и его качественными оценками. Для отбора респондентов на специальность по уровню их физической подготовленности моделируется внешний критерий, основанный на качественной оценке их анаэробных способностей. В статье описаны этапы эмпирического моделирования внешнего критерия методом опосредованного шкалирования физиологического свойства респондентов.

In medical-biological research, a serious obstacle to the use of machine learning methods is the ambiguity of external criteria as the basis of a “well-understood” image in the pattern recognition tasks. In the work, the absence of a clear external criterion is compensated by the creation of a meaningful scale that establishes the correspondence between a quantitative trait and its qualitative assessments. To select respondents for a specialty by the level of their physical fitness, an external criterion based on the qualitative assessment of their anaerobic abilities is modeled. The article describes the stages of empirical modeling of the external criterion by a method of mediate scaling the physiological properties of respondents.

Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020 (Санкт-Петербург, 2020). — 1 файл (12,3 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Содерж. и рез. на англ. яз. — Электронная копия печатной публикации 2020 г. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-58.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-58. — Текст: электронный