4、利用随机森林预测心脏病及IoMT分布式云计算安全认证

利用随机森林预测心脏病及IoMT分布式云计算安全认证

随机森林预测心脏病

在医疗数据的分析与应用中，机器学习模型发挥着重要作用，尤其是在预测心血管疾病的可能性方面。其中，随机森林算法模型展现出了巨大的潜力。

首先，模型评估是理解机器学习模型性能及其优缺点的关键过程。在研究早期评估模型的有效性至关重要，同时它也有助于模型的监控。

研究人员利用Python 3.10及其丰富的库，对匈牙利、克利夫兰和Statlog数据集进行了随机森林与其他分类模型的基准实验。具体操作步骤如下：
1. 数据处理 ：充分考虑空值、分类变量和异常值，对数据进行全面处理。
2. 数据归一化与划分 ：对处理后的数据在某些参数上进行归一化，并按70:30的比例将其分为训练集和测试集。

为了深入了解各类分类器的整体性能，研究人员对各种流行的分类器进行了十折交叉验证比较测试。测试结果清晰地区分了表现优异的分类器和表现不佳的分类器。从表2.2中可以看出，随机森林分类器和Extra Tree分类器的表现相对较好。

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模型	准确率	精确率	召回率
随机森林	0.923	0.910	0.953
MLP