15、机器学习在心血管疾病诊断与主观答案评估中的应用

机器学习在心血管疾病诊断与主观答案评估中的应用

心血管疾病诊断的机器学习方法

在心血管疾病诊断领域，我们使用了多种机器学习算法（MLAs），包括决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和投票分类器（VC），并结合标准化、过采样和特征选择等技术，以提高诊断的准确性。

1. 机器学习算法介绍

• 决策树（DT） ：这是一种易于理解的预测模型，每个内部节点代表一个决策，分支代表决策结果，叶节点代表类别标签。但对于信息不足的数据集，节点分裂的属性选择过程耗时且不理想，小的修改也会影响整个树结构。
• 支持向量机（SVM） ：一种统计学习方法，可用于分类和回归问题。通过最大间隔超平面将数据点分为两类，关键的数据点或向量称为支持向量。SVM可处理高维数据集，但选择合适的核函数具有挑战性，且计算量大、学习时间长。
• 随机森林（RF） ：使用集成学习处理分类问题，构建决策树森林，通过多数投票生成预测结果。RF通过平均预测避免过拟合问题，能处理多维度数据集，但生成的树比DT多，延长了模型训练过程。
• 投票分类器（VC） ：基于集成的分类器，结合传统MLAs，让用户对预测结果进行投票以产生最终预测。本文使用投票技术结合了DT、SVM和RF。

2. 数据预处理技术

• 标准化（StandardScaler） ：在训练模型前，对数据集进行标准化处理，使用Pyt