8、心血管疾病预测中机器学习算法的比较

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布
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分类专栏： 智能计算赋能电力未来 文章标签： 心血管疾病预测 机器学习 朴素贝叶斯
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心血管疾病预测中机器学习算法的比较

1. 背景与数据集

心血管疾病是全球主要的死因之一，80%的相关死亡由心脏病发作和中风引起，70岁以下人群中因心血管疾病死亡的比例约为34%。手动构建预测模型或进行数据分析既不实际，效率也低。而机器学习为处理大量数据提供了便利，能从过去的经验中学习，以产生更精确的结果。

UCI机器学习库中的克利夫兰诊所基金会数据集是心血管疾病预测研究中常用的数据集之一。该数据集由Robert Detrano提供，原本有76个属性，但在已发表的实验中，通常使用14个属性的子集。这14个属性包括13个因变量和1个自变量，自变量的值从0到4，代表不同的心脏状况。在本次研究中，将类别标签“1到4”合并为一类，标记为“1”，因此预测类别可以是“0”（代表健康心脏）或“1”（代表不健康心脏）。数据集的14个属性详情如下表所示：
| Sr. No. | Attributes | Type | Description |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | age | Numeric | 以“年”为单位表示实例的“年龄” |
| 2 | sex | Binary | 定义实例的“性别”，“0”代表“女性”，“1”代表“男性” |
| 3 | cp | Categorical | 描述实例的“胸痛类型”，有三个值，“1”代表“典型心绞痛”，“2”代表“非典型心绞痛”，“3”代表无症状 |
| 4 | trestbps | Numeric | 以毫米汞柱为单位解释实例的“静息血压” |
| 5 | chol | Numeric | 以毫克/分升为单位描述实例的“血清胆固醇” |
| 6

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机器学习算法构建预测心血管疾病模型
2301_77801940的博客
06-26 2622
心血管疾病是当前全球范围内的重大公共健康问题，其发病率和相关死亡率居高不下。随着生活方式的改变、环境因素的影响以及人口老龄化的加剧，心血管疾病的发病趋势愈加严峻。本文将通过机器学习算法构建预测心血管疾病的模型从数据加载和清洗，到特征工程、模型构建、优化和评估，构成了一个完整的机器学习流程。
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 37
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
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 52
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。
6、大数据安全与心血管疾病预测的机器学习方法
tea88的博客
09-27 21
本文探讨了大数据安全与机器学习在心血管疾病预测中的应用及其协同关系。首先分析了大数据在体积、速度、多样性等方面的特性带来的安全挑战，并提出了涵盖身份验证、授权、审计和密钥管理的综合安全策略。随后，文章综述了多种机器学习算法（如SVM、决策树、神经网络等）在心脏病预测中的研究进展，展示了高准确率的预测成果。进一步阐述了数据安全对医疗预测的重要性，强调二者可相互促进：安全的大数据环境保障医疗模型的数据质量，而医疗需求推动安全技术发展。最后，文章指出了当前面临的挑战，包括数据质量、算法局限性和安全漏洞，并提出应对
6、大数据安全与心血管疾病预测的机器学习方法综述
gpu4optimizer的博客
09-15 18
本文综述了大数据安全与基于机器学习的心血管疾病预测两大领域。在大数据安全方面，分析了分布式框架、非关系型数据库、数据表示与压缩等面临的安全挑战，并提出了包括身份验证、授权、审计在内的安全解决方案。在心血管疾病预测方面，总结了多种机器学习算法（如SVM、决策树、朴素贝叶斯、神经网络等）的应用效果，探讨了算法多样性、特征优化及集成学习趋势。文章进一步揭示了数据安全与疾病预测之间的紧密关联，强调保障医疗数据安全对模型准确性与患者隐私的重要性。最后，展望了未来发展方向，包括加强大数据安全标准、引入区块链与AI技术、
9、心血管疾病诊断中的机器学习应用
ol789012345的博客
10-16 17
本文探讨了机器学习在心血管疾病诊断中的应用，涵盖古典机器学习方法（如支持向量机和决策树）与深度学习架构（如CNN、RNN、GAN和自动编码器）的原理及应用场景。文章介绍了从特征提取到模型部署的完整流程，重点分析了AI在超声心动图、CT、CMR等影像数据中的量化分析、疾病预测和图像质量评估中的作用。同时讨论了放射组学、大规模人群研究中的应用前景，并指出了数据质量、模型可解释性及法规伦理等临床部署挑战。最后总结了机器学习在提升心血管疾病诊疗效率与准确性方面的巨大潜力。
25、机器学习与心血管疾病预测模型的前沿探索
whisky的博客
06-28 16
本文详细介绍了机器学习在控制回路性能分析和心血管疾病预测中的应用。通过基于神经网络的模型，研究人员成功实现了高精度、低成本的确定性指标计算；而在心血管疾病预测领域，结合特征选择技术和分类技术，尤其是增益比与GHSOM神经网络的结合，提高了预测的成功率。文章还展望了未来模型的发展方向，包括数据丰富化、技术创新和模型可解释性的提升。
71、利用机器学习从视网膜眼底图像预测心血管疾病
7h6j5k4l3的博客
07-29 75
本博文介绍了一种基于机器学习的方法，利用视网膜眼底图像预测心血管疾病（CVD）风险。通过图像采集、预处理、分割和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征提取，结合K近邻（KNN）分类器实现对疾病的高效预测。研究使用DIARETDB1数据集验证方法的有效性，实验结果显示高准确率，为CVD的早期诊断提供了新的技术支持。
AI如何预测疾病：机器学习在心血管疾病中的应用
2501_91624122的博客
06-04 746
机器学习在心血管疾病预测中展现出巨大潜力。本文综述了逻辑回归、KNN、随机森林和SVM等算法在心血管疾病预测中的应用现状，分析了机器学习的高准确性和可解释性优势，并探讨了多模态数据融合、可解释AI等未来发展方向。随着技术进步，机器学习将为心血管疾病的早期预测和个性化治疗提供更强大支持。关注公众号【学长论文指导】领取更多资料。
心血管疾病预测的机器学习算法比较
# 心血管疾病预测的机器学习算法比较 ## 1. 心血管疾病预测背景 心血管疾病是全球主要的死因之一，80%的心血管疾病死亡由心脏病发作和中风引起，70岁以下人群中，心血管疾病死亡约占34%。手动构建心血管疾病预测...
深度学习：生成对抗网络（GAN）详解
sweet_ran的博客
11-23 759
摘要：本文深入解析生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的核心原理、训练机制与实际应用。通过类比“师生博弈”模型，直观理解 GAN 的对抗思想，并结合数学公式揭示其优化本质。
【机器学习基础】Attention in Transformers：注意力机制
安如衫的刷怪之路
11-23 1164
原始 Transformer 结构采用 Encoder-Decoder，Encoder 负责上下文建模，Decoder 通过自回归生成输出，二者通过 Cross-Attention 相连。文章重点拆解 Self-Attention 的 Q、K、V 机制：用点积计算相关性并经缩放与 Softmax 得到权重，再对 V 加权求和得到上下文化表示；解释了为何需要独立的 Q/K/V 投影以打破对称、解耦语义并做信息过滤。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1180
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
使用机器学习检测 DGA 域名 — SVM
好记性不如烂笔头
11-23 200
DGA 是 Domain Generation Algorithm（域名生成算法）的简称，是指使用主控端和被控端协商好的一种基于随机算法的域名生成协议，简单来说就是生成一个随机字符串来作为域名并进行注册，将其作为 C&C 服务器的域名并不定时经常性更换。由于具备强随机性，短时效性，通过 DGA 生成的域名往往在查杀上更具被难度。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
最新发布
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 692
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
【2025版李宏毅机器学习系列课程】CH2 机器学习 Training Guide
weixin_63466958的博客
11-22 698
本文探讨了机器学习中的关键优化问题与解决方案。首先分析了模型偏差（model bias）与优化问题的区分方法，建议从浅层网络开始逐步验证。其次讨论了过拟合问题及应对策略，包括数据增强、参数共享和正则化等方法。在模型选择方面，强调交叉验证比直接测试更可靠，并介绍了n折交叉验证技术。针对梯度下降中的临界点问题，解释了如何通过海森矩阵判断局部极小值和鞍点。最后对比了不同批量大小的优劣，指出小批量训练虽然噪声更大但能带来更好的泛化性能。整体呈现了机器学习模型优化中的权衡策略与技术要点。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 695
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 226
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
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