【摘 要】
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随着社会的发展与进步,人们对自身健康越来越重视。但由于地球环境的污染以及生活节奏的加快,不少疾病接踵而来,已严重危害到人类健康。因此,研究一个稳定、可靠且高效的疾病
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随着社会的发展与进步,人们对自身健康越来越重视。但由于地球环境的污染以及生活节奏的加快,不少疾病接踵而来,已严重危害到人类健康。因此,研究一个稳定、可靠且高效的疾病辅助诊断系统具有非常现实的意义。机器学习的目的是运用过去经验和现有数据来提高机器的自身性能,它能够主动的根据样本信息进行学习,然后做出高准确率的决策,所以在疾病诊断中得到了广泛的研究和应用。本文主要探讨了机器学习算法在疾病诊断中的应用,为疾病辅助诊断系统以及医疗智能诊断提供了一定的现实参考意义。本文主要选取了3个案例数据和4种常见的机器学习算法进行讨论研究,算法包括逻辑斯蒂回归、支持向量机、自适应提升算法和极限梯度提升算法。应用上述4种算法分别对3个案例数据构建诊断模型,并根据评估方法和评估指标对各模型的性能进行评估。评估方法采用的是K-折交叉验证,同时也被用于模型参数的选取;另外,评估指标涉及到了模型的分类正确率、错误率、精确率、召回率和F1分数。通过综合比较各评估结果,发现基于极限梯度提升算法的诊断模型的稳健性最好,其余3种算法的稳健性较差,以及3个数据集之间的评估结果存在很大差异。
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