47、机器学习在医疗与农业领域的应用

机器学习在医疗与农业领域的应用

1. 机器学习在心脏病预测中的应用

在当今时代，随着数据规模和维度的不断扩大，机器学习在各个领域的应用愈发广泛。在心脏病预测方面，它结合了监督学习、无监督学习和集成学习中的多种分类器，以预测和确定给定数据集的准确性。

1.1 机器学习方法分类

机器学习方法主要分为以下三类：
- 监督学习 ：任务驱动，使用有标签的数据进行分类或回归。
- 无监督学习 ：数据驱动，处理无标签的数据，主要用于聚类。
- 强化学习 ：通过从错误中学习，例如在游戏中学习。

1.2 常用算法及原理

• K近邻算法（KNN） ：这是一种广泛应用于疾病预测的监督学习算法，也可用于回归。对于较小的数据集，它非常高效。默认情况下，k 值设为 5。计算邻居之间的欧几里得距离，统计最近的 k 个成员中每个类别的邻居数量，将新的数据点分配到邻居数量最多的类别。欧几里得距离计算公式如下：（此处原文未给出完整公式）
• 决策树算法 ：常用于分类和回归，能够模拟人类的思维方式，以树状结构呈现，易于理解。在分类时，通过投票系统决定类别；在回归时，计算决策树的平均值。该算法根据属性值将树划分为子集，并递归地进行划分，直到划分不再对预测有价值。
• 支持向量机（SVM） ：是一种流行的分类和回归算法。首先找到一个超平面来区分不同的类别，将点分开并映射到