换一批常用分类算法在脑梗死预测中的比较研究
Comparison Study of Prediction of Cerebral Infarction Cases Based on Common Classification Algorithms
摘要目的:比较常用分类算法对脑梗死的分类预测能力.方法:将反映动脉弹性的6个脉搏波参数加年龄、性别一共8个指标作为每个样本的特征.把样本按3:1随机分为训练集和测试集两部分.分别利用人工神经网络(ANN)、贝叶斯(Bayes)、决策树(Decision Tree,DT)、K邻近法(k-NN)、支持向量机(SVM)算法构造分类器,使用各分类器对训练集样本进行学习以建立分类预测模型,再用测试集测试各个模型的分类准确度.结果:SVM分类器和DT分类器效果较好,准确率超过80%.结论:以反映血管弹性的脉搏波参数结合性别、年龄作为特征并使用SVM或者DT算法来构建分类预测模型,有一定实用价值.
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分类号
R2（中国医学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-3849.2010.02.009
发布时间
2010-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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