【摘 要】
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为自动向医生推荐用于疾病辅助诊断的机器学习模型,提出一种筛选机器学习模型的方法。该筛选方法分为3个步骤:用训练准确度和测试准确度筛选机器学习模型;用查准率、召回率和
【机 构】
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长沙商贸旅游职业技术学院经济湘商学院,湖南大学国家超级计算长沙中心
【基金项目】
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教育部“天诚汇智”基金资助项目(2018A01010),湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ7091)
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为自动向医生推荐用于疾病辅助诊断的机器学习模型,提出一种筛选机器学习模型的方法。该筛选方法分为3个步骤:用训练准确度和测试准确度筛选机器学习模型;用查准率、召回率和F1成绩筛选机器学习模型;用带权值的总成绩计算公式推荐最优的机器学习模型。以乳腺癌辅助诊断为例,最终从8个机器学习模型中筛选并训练出高斯核心函数向量机模型(γ=0.5)推荐给医生使用,因为这个模型除满足筛选方法的3个条件外,总成绩最高,达到了0.985。
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