15、生物生产预测模型与软传感器技术解析

生物生产预测模型与软传感器技术解析

1. 冠心病预测模型评估

在医疗领域，数据挖掘模型（DMM）对于预测冠心病（CHD）的发生具有重要意义。为了评估每个数据挖掘模型的性能，我们考虑了不同的指标，包括准确率（Accuracy）、曲线下面积（AUC）和 F1 分数（F1 - Score）。

1.1 评估指标介绍

• 准确率（Accuracy） ：是正确预测的观测值与观测值总数的比率，计算公式为：
  [Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN}]
  其中，TP 表示真正例，TN 表示真反例，FP 表示假正例，FN 表示假反例。
• 曲线下面积（AUC） ：提供了所有可能分类阈值下性能的综合度量，它表示模型将随机正例排在随机反例之上的概率，反映了模型区分不同类别的能力。
• F1 分数（F1 - Score） ：结合了精确率（Precision）和召回率（Recall），计算公式为：
  [F1Score = \frac{2\times Precision\times Recall}{Precision + Recall}]
  其中，精确率是正确预测的正例与预测的正例总数的比率，计算公式为：
  [Precision = \frac{TP}{TP + FP}]
  召回率是测试正确识别正例结果以获得真正例率的能力，计算公式为：
  [Recall = \frac{TP}{TP + FN}]

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