【摘 要】
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为适应优化算法的模型,用K近邻方法对数据进行预处理,提出了KNN-RF模型。对数据集用K近邻进行缺失补充,并进行归一化等预处理操作,以随机森林算法为基础,并采用交叉检验和网
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(2015GSF119016).
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为适应优化算法的模型,用K近邻方法对数据进行预处理,提出了KNN-RF模型。对数据集用K近邻进行缺失补充,并进行归一化等预处理操作,以随机森林算法为基础,并采用交叉检验和网格搜索寻找最佳参数。在比较流行的UCI心脏病数据集和克利夫兰医学中心公开数据集分别进行实验,建立了心脏病预测模型,用于辅助医生对患者是否患有心脏病进行诊断预测。通过对实验结果中的准确率、AUC值进行分析,随机森林预测结果最优,准确率达到了83.2%,AUC值达到0.965,实验结果表明:该算法分类效果较好,泛化能力强,对辅助医生进行心脏
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