12、基于机器学习的精神分裂症疾病诊断技术解析

基于机器学习的精神分裂症疾病诊断技术解析

在医疗领域，对电子健康记录（EHR）数据进行准确分类和特征选择，对于疾病的早期诊断至关重要。传统的特征提取技术存在特征提取时间长、准确率低的问题。为了解决这些问题，提出了一种基于皮尔逊卡方检验和核最小二乘支持向量分类器的方法，即 PCS - KLSSVC 技术，旨在提高分类准确率，同时降低计算复杂度和分类时间。

研究范围和方法

• 研究范围 ：主要通过皮尔逊卡方检验改进特征提取性能，并使用核最小二乘支持向量分类器进行分类。
• 提出的方法 ：该方法聚焦于提高分类准确率，具体流程如下：
  1. 运用皮尔逊卡方假设检验进行特征选择，去除无关特征。卡方检验基于实际和预测频率匹配的零假设，判断特征间的相关性，找出与 EHR 数据中分类变量相关的特征。
  2. 应用核最小二乘支持向量分类器，以最短的分类时间将 EHR 数据分为正常和异常数据。通过核函数比较任意两个输入数据点的相似度，构建超平面进行分类，并计算最小二乘值以减少分类误差。

性能评估指标

为了评估该方法的性能，采用以下指标：
- 特征选择率（FSR） ：指从 EHR 数据集中准确选择的相关特征数量占总特征数量的百分比，计算公式为：
[FSR = \frac{Number\ of\ selected\ relevant\ features}{Number\ of\ features} \times 100]
较