8、机器学习在应用评价分析与生物医疗健康领域的应用探索

机器学习在应用评价分析与生物医疗健康领域的应用探索

1. 苹果应用商店评价分析

1.1 混淆矩阵与性能指标

在二分类问题中，混淆矩阵是评估模型性能的重要工具。如下表所示：
| 数据类别 | 分类为正 | 分类为负 |
| — | — | — |
| 正 | 真阳性 (tp) | 假阴性 (fn) |
| 负 | 假阳性 (fp) | 真阴性 (tn) |

同时，还有一些性能指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F 度量等，计算公式如下：
[F - Measure=\frac{2\times Precision\times Recall}{Precision + Recall}]

混淆矩阵可以用矩阵形式表示为：
[\begin{bmatrix}tp & fn\fp & tn\end{bmatrix}]

1.2 实验结果与分析

通过对特征和 n - 元语法进行组合实验，得到了以下主要结果：

1.2.1 最佳组合实验

最佳结果是在 TD - IDF 算法下，采用第三个组合（仅一元语法（unigram）和 500 个特征）与 SVM 模型，准确率达到 76.57%。以下是该组合下六种机器学习算法的准确率：
| 模型名称 | 准确率百分比 % |
| — | — |
| 朴素贝叶斯 | 72.84 |
| 随机森林 | 72.24 |
| 逻辑回归 | 76.42 |
| SVM | 76.57 |
| Ada