20、机器学习在生物识别系统与疾病预测中的应用

机器学习在生物识别系统与疾病预测中的应用

1. 疾病预测中的机器学习分类技术

在疾病预测领域，机器学习分类技术发挥着重要作用。我们可以创建一个用户自定义函数，该函数接受输入症状并预测可能的疾病。以下是Python实现的输出示例：

‘RF forecast’: ‘Fungal infection’, ‘NB forecast’: ‘Fungal infection’, ‘SVM forecast’: ‘Fungal infection’, ‘Final forecast’: ‘Fungal infection’

需要注意的是，提供给用户自定义函数的输入症状必须是数据集中可用的132种症状之一。

我们对用于特定疾病症状预测的机器学习分类技术进行了分析。由于医疗数据及其研究在不同的疾病预测用例中变化很大，因此在保持数据集的通用基准及其存在性的情况下，可以进行比较分析。尽管存在重复和优点方面的变化，但产生的结果表明，这些分类技术在疾病预测中具有巨大的力量。

2. 生物识别系统中的机器学习方法

2.1 生物识别系统概述

生物识别系统是一种实时系统，它利用个人的独特特征（如指纹、面部几何图案、步态模式等）来确认其身份。开发生物识别系统通常使用监督学习和无监督学习两种机器学习方法。

2.2 监督学习和无监督学习

• 监督学习 ：依赖标记数据来训练模型以预测结果，已在各种生物识别应用中证明有效，采用的算法包括卷积神经网络、支持向量机、