19、医疗数据处理与深度学习技术应用

医疗数据处理与深度学习技术应用

1. 数据预处理

在机器学习和深度学习中，数据预处理是至关重要的一步，它能显著提升模型的性能。以下是一些常见的数据预处理技术：
- 特征缩放 ：部分机器学习方法采用梯度下降算法进行优化，该算法要求特征范围处于相似的尺度，以实现快速收敛。基于距离的方法（如K - 近邻、K - 均值）通过数据点之间的距离来衡量相似度，因此也需要将特征值调整到相似的尺度。常见的特征缩放技术有：
- 归一化 ：将特征值缩放到0 - 1的范围。若机器学习算法不对数据分布做假设，此方法较为适用。
- 标准化 ：对特征值进行缩放，使均值为0，标准差为1。当底层数据呈正态分布且不受异常值影响时，该方法很有帮助。
- 特征裁剪 ：有时数据集可能存在异常值，可指定特征的最小值和最大值，将超出范围的值裁剪到指定的最小和最大值。此外，在神经网络中，还需将分类数据转换为数值数据，因为神经网络无法将字符串转换为浮点数，在模型拟合过程中可能会产生错误。
- 批量归一化 ：对神经网络每层的输入进行归一化，可加快收敛速度，并提供一定的正则化效果。

特征缩放技术	描述	适用情况
归一化	特征值缩放到0 - 1范围	算法不假设