【摘 要】
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历年来肝脏病患者人数持续增长,劳累、熬夜、酗酒、吸入有害气体或食入受污染的食物等都会对肝脏造成损伤。自动诊断工具不仅能减轻医生的负担,而且可以大幅削减成本,其诊断
【机 构】
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烟台大学光电信息科学技术学院,烟台东方威思顿电气有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:61202399),中国科学院大学生创新实践训练计划(编号:20184000684),烟台大学大学生创新创业训练计划项目(编号:201811066008)
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历年来肝脏病患者人数持续增长,劳累、熬夜、酗酒、吸入有害气体或食入受污染的食物等都会对肝脏造成损伤。自动诊断工具不仅能减轻医生的负担,而且可以大幅削减成本,其诊断结果几乎能实时获取,且实验统计表明,机器学习对某些疾病的诊断准确率已远超过人类医生。本文针对肝脏病数据集,提出了用Pyt hon实现逻辑回归、决策树、支持向量机、MLP神经网络这四种机器学习算法对肝脏病的诊断预测,通过参数优化和训练过程优化,实验结果表明,SVM和决策树两种算法达到了很好的准确率。
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