基于失衡數(shù)據(jù)集分類模型的疾病檢測方法研究_第1頁
基于失衡數(shù)據(jù)集分類模型的疾病檢測方法研究_第2頁
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文檔簡介

基于失衡數(shù)據(jù)集分類模型的疾病檢測方法研究一、引言在疾病檢測領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的失衡問題一直是困擾研究人員的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。正負(fù)樣本分布不均，導(dǎo)致傳統(tǒng)的分類模型難以對少數(shù)類樣本進(jìn)行準(zhǔn)確識別。為了解決這一問題，本研究提出了一種基于失衡數(shù)據(jù)集分類模型的疾病檢測方法。該方法通過結(jié)合過采樣技術(shù)和集成學(xué)習(xí)方法，提高對少數(shù)類樣本的識別能力，從而提升疾病檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。二、方法介紹1.數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，本研究對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和特征選擇，去除冗余和無關(guān)特征，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然后，利用過采樣技術(shù)對少數(shù)類樣本進(jìn)行擴(kuò)充，使正負(fù)樣本數(shù)量達(dá)到平衡，從而解決數(shù)據(jù)集失衡問題。2.模型構(gòu)建本研究采用集成學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建了一個(gè)由多個(gè)分類器組成的集成模型。具體地，我們選擇了決策樹、支持向量機(jī)、K近鄰和邏輯回歸四種分類器作為基分類器，并采用隨機(jī)森林和AdaBoost兩種集成策略對基分類器進(jìn)行集成。通過投票機(jī)制，集成模型對每個(gè)樣本進(jìn)行分類，從而提高疾病檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。3.模型評估為了評估所提出方法的性能，本研究采用了十折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：（1）在失衡數(shù)據(jù)集上，本研究提出的基于過采樣和集成學(xué)習(xí)的疾病檢測方法具有較高的準(zhǔn)確率、召回率和F1值，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)分類模型。（3）本研究方法在實(shí)際應(yīng)用中

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