14、基于机器学习的慢性阻塞性肺疾病（COPD）严重程度分级及传统企业分析

基于机器学习的慢性阻塞性肺疾病（COPD）严重程度分级及传统企业分析

1. COPD 严重程度分级研究

在医疗领域，准确预测慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的严重程度至关重要。此前已有不少学者利用机器学习分类器进行相关研究。例如，FRDR 的准确率达到 90%；Zarrin 等人利用 XGBoost、SVM 等多种机器学习分类器对 COPD 患者和健康患者进行分类，其中 XGBoost 表现最佳，准确率达 91.25%；Haider 等人使用呼吸音对 COPD 患者和健康患者进行分类，SVM 和 LR 分类器的准确率达到 100%；Ali H. 等人提出投票集成分类器来识别 COPD 患者的严重程度，准确率为 91.0849%。

1.1 数据集描述

本研究使用了来自 Kaggle 数据集存储库的 COPD 患者数据集，该数据集公开可用。此数据集包含 101 个实例和 23 个属性，涵盖患者的 ID、年龄、吸烟史等信息，其中“COPD SEVERITY”属性定义了类别。不过，该数据集存在数据缺失问题。

1.2 预处理

为解决数据缺失问题，采用了期望最大化（EM）插补技术。这是一种多重插补方法，通过迭代找到模型参数的最大对数似然估计。具体步骤如下：
1. 给定参数估计 m（均值向量）、S（协方差矩阵）和数据集 Z。
2. 初始化每个案例 i。
3. 迭代计算：
- 计算 Eold = Yimiss|Yiobs, m, S 和 Cov = Yimiss Yiobs, m, S。
- 计算 Enew = Max Eold。
- 直到算法收敛或 Enew = Eold。