【摘要】：近些年來,大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展為眾多行業(yè)帶來了創(chuàng)新與變革。隨著精準(zhǔn)醫(yī)療計劃的進(jìn)行,機器學(xué)習(xí)與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的結(jié)合,給人們帶來了對未來大數(shù)據(jù)健康事業(yè)的無限遐想。為降低醫(yī)生由于自身經(jīng)驗不足而對診斷造成對誤判的風(fēng)險,可將機器學(xué)習(xí)中的分類算法應(yīng)用到疾病的輔助診斷中。使用模型分類得到的結(jié)果來幫助醫(yī)生做出判斷,將能提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確率。分類算法首先針對訓(xùn)練集訓(xùn)練出相應(yīng)的分類模型,之后將病人的檢查數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中,即可得到病人是否有患此類疾病的可能。分類預(yù)診模型雖然不能完全替代醫(yī)生,但醫(yī)生可通過參考其分類結(jié)果來做出更精確的判斷。心臟病是人類健康的首要殺手,世界上由心臟病引起的人口死亡約占1/3,我國每年亦有數(shù)十萬的人死于心臟病。所以,若能通過人體的相關(guān)可測指標(biāo),使用大數(shù)據(jù)的研究方法來預(yù)測發(fā)生心臟病的可能,這將對人們了解自己的健康狀況及預(yù)防心臟病的發(fā)生起到至關(guān)重要的作用。本文的研究目的在于:通過比較幾種不同的分類算法在心臟病數(shù)據(jù)集上的預(yù)測準(zhǔn)確率及其參數(shù)確定,找出對心臟病預(yù)診相對有效的分類模型。主要研究內(nèi)容與取得的成果如下:1、通過對比K近鄰、線性核SVM、RBF核SVM、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯以及隨機森林這7種分類算法在心臟病數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率,得到RBF核SVM在心臟病預(yù)診方面具有更高的分類準(zhǔn)確率,該結(jié)論將作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)。2、針對RBF核SVM的分類準(zhǔn)確率受其參數(shù)組合影響較大的特點,使用改進(jìn)后的APSO算法替代網(wǎng)格搜索法對其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提出了一種基于APSO算法改進(jìn)的RBF核SVM心臟病預(yù)診模型。3、將基于APSO算法改進(jìn)后的RBF核SVM分類模型應(yīng)用于心臟病數(shù)據(jù)集的分類,結(jié)果證實分類的準(zhǔn)確率被進(jìn)一步提升。分類準(zhǔn)確率在克利夫蘭醫(yī)學(xué)中心的心臟病數(shù)據(jù)集上由85.56%提升至86.55%,在匈牙利心臟病研究所的心臟病數(shù)據(jù)集上由87.78%提升至88.80%。本文所提出的針對心臟病數(shù)據(jù)集的分類預(yù)診模型,都分別在UCI的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗證。
【圖文】：

圖 2.2 k 折交叉驗證數(shù)據(jù)集劃分原理(k=助法（bootstrapping）在統(tǒng)計學(xué)上指的是一種有放無放回的抽樣方式不同。在對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分樣得到 n 個樣本，之后將抽樣得到的這 n 個出現(xiàn)重復(fù)，也會有部分樣本從未被抽到，將的 n 次抽樣中，每個樣本每次被抽中的概率/n。n 次抽樣后，該樣本未被抽中的概率為(1未被抽中的概率為 1/e≈0.368。故可認(rèn)為測可得：針對樣本較多的情況，一般使用交叉對樣本較少的情況，一般使用自助法來劃分

圖 2.3 基于有限樣本繪制的 ROC 與 AUC能夠得到，AUC 的值可以通過對 ROC 曲線下各部分的面的 AUC 的值為 1，其值通常介于 0.5 到 1.0 之間，AUC 性能較好。習(xí)計算庫計算庫可被認(rèn)為是一組簡單有效的機器學(xué)習(xí)工具集，它開任務(wù)包括：分類、回歸、聚類、降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)NumPy庫Numerical Python）庫是一個開源的 Python 科學(xué)計算庫，型的矩陣，，同時它還針對數(shù)組運算提供非常多的數(shù)學(xué)函數(shù)的前身是 Numeric，最早它由 Jim Hugunin 與其他的合作者共
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R541;TP18

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本文編號：2616120