7、利用机器学习技术进行心血管疾病分类的通用模型

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
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分类专栏： 智能系统与计算前沿 文章标签： 机器学习 心血管疾病 分类模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/d6e7f8/article/details/152073514

利用机器学习技术进行心血管疾病分类的通用模型

心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一。据世界卫生组织调查，每年约有2300万人死于心血管疾病，占全球死亡人数的三分之二。而且，心血管疾病患者的死亡率呈逐年上升趋势。因此，及时准确地预测和诊断心血管疾病对于预防和治疗至关重要。

1. 相关研究

在心血管疾病预测领域，已有许多学者进行了相关研究：
- Showman等人应用不同的离散化方法和决策树，计算了决策树的性能。
- Bashir等人利用基于多数投票的分类器集成不同分类器，实验表明集成方法比单一技术效果更好。
- Chadha等人利用人工神经网络、朴素贝叶斯和决策树方法创建模型，结果显示人工神经网络效果更佳。
- Princy等人开发了使用KNN和ID3算法的预测模型，添加特定数量的属性可提高准确性。
- Masethe等人使用标准数据挖掘算法构建预测结构，贝叶斯网络算法效果较好。

2. 数据集信息

本研究使用了两个冠心病数据集：
| 数据集 | 属性数量 | 实例总数 | 健康患者数量 | 患病患者数量 | 来源 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 数据集1 | 14 | 303 | 164 | 139 | UCI机器学习库 |
| 数据集2 | 15 | 4241 | - | - | Kaggle库 |

3. 提出的方法
3.1 模型工作流程

整个预测心血管疾病的工作流程如下： 


                

                
                
        

    


  


        

                

                  

                  

                  

                  
                  
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12、机器学习算法在心血管疾病预测中的应用与进展

				
			

			

				

					kotlin6android的博客
				

				

					09-26
					
					58
					
				

			

		

		

			
				
本文综述了机器学习算法在心血管疾病预测中的应用与研究进展。通过比较多种分类器性能，发现使用离散小波变换（DWT）进行特征提取并结合支持向量机（SVM）可显著提升预测准确性。针对假阴性风险，提出了CVDPPM模型，融合机器学习、物联网和云存储技术，实现对患者的持续监测与及时干预。文章还介绍了多类传感器设备的协同工作机制及健康数据的云端管理，并探讨了未来在算法优化、多模态数据融合、个性化医疗和智能设备集成等方面的发展方向，展现了人工智能技术在心血管疾病预防与诊疗中的巨大潜力。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
8、心血管疾病预测中机器学习算法的比较

				
			

			

				

					tea88的博客
				

				

					09-29
					
					32
					
				

			

		

		

			
				
本博客研究了四种机器学习算法（朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻和随机森林）在心血管疾病预测中的性能比较。基于UCI克利夫兰心脏病数据集，通过Weka工具进行实验，采用准确性、精确性、召回率、F1分数和ROC等多维度性能指标评估模型表现。研究还探讨了归一化处理与属性选择对算法性能的影响。结果表明，朴素贝叶斯在各类实验条件下均表现出最优且稳定的预测性能，尤其在减少至六个关键属性时仍保持领先，是心血管疾病预测的最佳选择；支持向量机在归一化后性能显著提升，而随机森林和K近邻表现次之。文章最后给出了不同场景下的算法选择

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
8、心血管疾病预测中机器学习算法的比较研究

				
			

			

				

					rum55的博客
				

				

					09-08
					
					40
					
				

			

		

		

			
				
本研究基于克利夫兰诊所基金会数据集，系统比较了Naïve Bayes、Support Vector Machine、K-Nearest Neighbors和Random Forest四种机器学习算法在心血管疾病预测中的表现。通过10折交叉验证、数据归一化、属性选择及CV参数优化等方法，综合评估各算法在准确性、精确性、召回率、F1分数和ROC曲线上的性能。实验结果表明，Naïve Bayes在所有场景下均表现最佳，具有高稳定性与优越的综合性能，是心血管疾病预测的首选算法。同时，数据预处理和合理属性选择显著影响

			
		

	





	

		

			

				
					
18、心脏疾病诊断中的机器学习与深度学习技术解析

				
			

			

				

					xx56789的博客
				

				

					08-12
					
					45
					
				

			

		

		

			
				
本文探讨了机器学习与深度学习技术在心脏疾病诊断中的应用，包括各类算法的优缺点以及在准确性、复杂度和时间消耗方面的局限性。文章分析了卷积神经网络、深度神经网络以及心电图信息分类方法在心脏疾病预测和诊断中的表现，并提出了未来研究方向，如技术融合、算法优化和临床应用。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
31、机器学习技术在生物医学领域的应用与挑战

				
			

			

				

					app77的博客
				

				

					07-30
					
					40
					
				

			

		

		

			
				
本文探讨了机器学习技术在生物医学领域的广泛应用，包括疾病分类、数据融合、阿尔茨海默病研究、癌症预测等多个方面。文章详细介绍了不同机器学习算法的应用场景及其优势，分析了传统集中式学习和智能医疗保健平台的实践成果，同时指出了当前面临的挑战，如数据安全、成本控制和算法适应性问题，并提出了相应的解决方案。最后，文章展望了未来机器学习在生物医学领域的发展趋势，强调了多模态数据融合、新兴技术结合和可解释性机器学习的重要性。

			
		

	





	

		

			

				
					
面向多模态大语言模型的疾病分类中的检索增强上下文学习

				
			

			

				

					栖客
				

				

					05-06
					
					1150
					
				

			

		

		

			
				
目标：我们旨在动态检索信息丰富的示例，以增强多模态大语言模型（MLLMs）在疾病分类中的上下文学习。方法：我们提出了一种检索增强上下文学习（RAICL）框架，该框架将检索增强生成（RAG）和上下文学习（ICL）相结合，自适应地选择具有相似疾病模式的示例，从而提高MLLMs的ICL效果。具体来说，RAICL检查来自不同编码器的嵌入，包括ResNet、BERT、BioBERT和ClinicalBERT，以检索适当的示例，并构建优化的ICL对话提示。

			
		

	





	

		

			

				
					
11、基于蛾焰优化算法的心血管疾病特征选择

				
			

			

				

					i0j1k2l3m的博客
				

				

					10-12
					
					14
					
				

			

		

		

			
				
本研究提出一种基于蛾焰优化算法（MFO）的心血管疾病特征选择方法，结合VGG16深度学习模型对MIT-BIH心律失常数据库中的ECG信号进行分类。通过将一维ECG信号转换为二维图像并提取深层特征，利用MFO算法优化特征子集，在降低维度的同时提升分类性能。实验结果显示，该方法将特征数从128降至58，准确率由97.36%提升至97.86%，验证了其在心律失常自动诊断中的有效性与潜力，具备良好的临床辅助应用前景。

			
		

	





	

		

			

				
					
11、心血管疾病诊断与预后预测：人工智能的应用与挑战

				
			

			

				

					ol789012345的博客
				

				

					10-18
					
					27
					
				

			

		

		

			
				
本文探讨了人工智能在心血管疾病诊断与预后预测中的应用与挑战。从经典机器学习到深度学习，分析了不同方法在特征提取、端到端学习、不确定性量化等方面的特点，并讨论了其在罕见病诊断、CRT反应预测、心房颤动和室性心律失常等场景中的具体应用。文章还总结了当前面临的挑战，如数据质量、模型可解释性、伦理法律问题及临床部署难题，并提出了相应的应对策略。最后展望了技术融合、个性化医疗、跨学科合作及监管完善的未来发展趋势，强调人工智能将对心血管疾病的诊疗带来变革性影响。

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习算法终极对比：树模型VS神经网络

				
			

			

				

					AAI666666的博客
				

				

					01-30
					
					2298
					
				

			

		

		

			
				
树模型和神经网络，像一枚硬币的两面。在某些情况下，树模型的性能甚至优于神经网络。

			
		

	





	

		

			

				
					
心血管疾病数据集.zip

				
			

			

				

					12-05
				

			

		

		

			
				
随着数据挖掘和机器学习技术的发展，高级的预测模型，如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等，也被应用于心血管疾病的研究中。  数据集在医学研究中扮演着不可或缺的角色，尤其是在公共卫生和流行病学的研究中...

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习】23-25 决策树 & 树集成

				
			

			

				

					weixin_54010404的博客
				

				

					12-02
					
					1193
					
				

			

		

		

			
				
本文系统性地介绍了决策树模型及其相关算法。首先阐述了决策树的基本结构与学习过程，重点讨论了如何通过最大化信息增益选择最优划分特征，并详细解释了熵作为纯度衡量指标的计算方法。文章涵盖了分类树与回归树的构建逻辑，包括离散特征处理（独热编码）和连续特征阈值选择。

进一步，文章深入探讨了决策树集成方法，重点分析了随机森林算法通过放回抽样和特征随机选择来增强模型鲁棒性的机制。特别介绍了XGBoost算法的核心优势：自适应样本权重调整、内置正则化和高效实现。最后，文章对比了决策树集成与神经网络的应用场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
0011机器学习特征工程

				
			

			

				

					老欧学视觉的博客
				

				

					12-03
					
					732
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。

			
		

	





	

		

			

				
					
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量

				
			

			

				

					dengdaijc的专栏
				

				

					12-02
					
					731
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习--损失函数

				
			

			

				

					weixin_57225400的博客
				

				

					12-04
					
					379
					
				

			

		

		

			
				
损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习三大范式对比总结】

					
最新发布

				
			

			

				

					严文文   Chris
				

				

					12-04
					
					268
					
				

			

		

		

			
				
当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。

			
		

	





	

		

			

				
					
【模式识别与机器学习（14）】惰性学习kNN（聚类分析）【3】K-means算法中K值确定的五种方式

				
			

			

				

					hiliang521的博客
				

				

					12-02
					
					701
					
				

			

		

		

			
				
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习】27 异常检测（密度估计）

				
			

			

				

					weixin_54010404的博客
				

				

					12-03
					
					809
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了异常检测的基本概念和方法。主要内容包括：1) 异常检测基于密度估计，通过构建概率模型识别异常值；2) 使用高斯分布建模特征概率，介绍最大似然估计方法计算参数；3) 多特征异常检测算法及其实现流程；4) 评估方法，建议划分训练集、验证集和测试集；5) 比较异常检测与监督学习的适用场景；6) 特征选择策略，强调特征分布分析和错误分析的重要性。文章指出异常检测适用于异常类型未知或样本稀少的情况，而监督学习更适合已知异常类型且有充足标注数据的场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
贝叶斯学习

				
			

			

				

					weixin_61562383的博客
				

				

					12-03
					
					1011
					
				

			

		

		

			
				
贝叶斯学习的核心不是直接判断“它是A还是B”，而是计算“它是A的概率是多少，它是B的概率是多少”，然后选概率大的那个。Pci​∣x∝Px∣ci​Pci​Pci​xci​Px∣ci​ci​xPci​∣xxci​结论： 贝叶斯分类器的训练过程，本质上就是在统计数据，估计先验概率和似然概率。

			
		

	





	

		

			

				
					
Day 27 通用机器学习流水线

				
			

			

				

					2501_91861351的博客
				

				

					12-03
					
					870
					
				

			

		

		

			
				
表示客户是否会违约，其他列既有连续变量（年收入、信用分等），也有有序/无序的分类变量（工作年限、贷款用途等）。这个数据结构很典型，适合演示如何一步步搭建通用流水线。分开，再立刻切分训练集与测试集。这样做是为了保证测试集始终像“真实新数据”，不会在预处理阶段被我们提前看过。负责把不同的 transformer 分别用在对应列上，再拼成新的特征矩阵；这里记录耗时、输出分类报告和混淆矩阵，方便与未来的改动做对比。我们继续沿用信贷违约数据。下面写一个辅助函数。就能驱动整条流水线。训练时，流水线会先在。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Python与机器学习的医疗保健数据分析

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
采用XGBoost进行心血管疾病风险分层；运用聚类算法（如K-means、层次聚类）发现潜在的患者亚群，辅助个性化治疗方案设计；甚至探索深度学习在医学文本分类（如自动标注出院小结）中的潜力。所有模型均强调可解释性，...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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