随着我国经济水平和教育水平飞速提升,人类健康意识也逐渐增强,更加关注自身的健康问题。而大数据时代的到来,使得机器学习、人工智能与医疗领域的联系日渐紧密,精准医疗这一新型医疗模式应运而生,力求疾病能够得到精准预测、精准诊疗和精准预后,但目前该技术还在全力研究中,尚未得到全面普及。心力衰竭作为高发率和高死亡率并存的重大疾病,前期多表现为各种心血管疾病,若是能够利用先进的科学技术,结合医生的专业知识和经验,对心力衰竭进行预测,及早预防、尽早治疗,避免病情恶化,将具有重要的现实意义。本文选取心力衰竭相关临床指标,首先,对数据进行描述统计分析,提取数据分布、数据相关性等基本信息,检验出样本存在异常数据,于是将研究重点放在数据预处理和分类器训练上。其次,运用多重填补技术,插补缺失值,改善数据质量,为训练分类器做准备。然后,通过分析随机森林、朴素贝叶斯、SVM等五种常用分类算法的理论优势,再对比基于本文数据的预测准确率,选用随机森林算法训练分类器,得出基于原始特征和根据特征重要性进行特征选择后的预测结果,并借助混淆矩阵、AUC值评价分类器的性能。最后,为进一步提高分类器预测准确度,采用网格搜索法、随机搜索法进行超参数优化,寻找参数的最佳组合,对比两种方法的提升效果,优化对心力衰竭的预测性能,为心力衰竭的预测和诊断提供一定的参考。研究结果表明,基于随机森林算法构建的分类器,AUC可达到0.9左右,表明该分类器具有良好的性能,基于特征重要性选择特征,加速算法收敛的同时提高了分类器准确度,进一步经过参数优化处理后,分类器性能得到不同程度的提升。召回率从最初的88%提升到92%.“患病”识别度最高达94%.其中,随机搜索法的性能更高,提升效果更好。因此,在一定程度上来说,该方法对医生决策患者是否患心力衰竭具有辅助性作用,同时也为疾病的诊断注入更多的科学性和时效性。