6、基于性能指标和赤池信息准则的机器学习算法选择框架

基于性能指标和赤池信息准则的机器学习算法选择框架

一、引言

随着互联网的发展，数据呈现爆炸式增长，从大数据中提取信息的技术也日益重要，这些技术可用于制定营销策略、提升产品和服务价值以及个性化用户体验。近年来，人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）领域备受关注，其应用范围广泛，涵盖了从家庭到医院、从个人到企业、从农业到军事等各个方面。

本文聚焦于机器学习方法在医疗保健、市场营销和电信三个领域的应用。在医疗保健领域，重点研究了心血管疾病和胎儿健康两个问题。心血管疾病是印度乃至全球最严重的疾病之一，2016 年全球因心脏病死亡人数超过 1760 万，占总死亡人数的 28.1%。因此，准确、早期地诊断和治疗此类疾病需要一个高精度、高一致性的预测系统。胎儿健康分类则是判断胎儿是否健康。在医疗保健领域，共使用了三个数据集（两个心血管数据集和一个胎儿健康数据集）。

本文提出了一个机器学习算法选择框架，该框架基于数据集属性、性能指标和赤池信息准则（AIC）来选择合适的算法。为了进行实验，将机器学习算法分为急切学习器、懒惰学习器和混合学习器三类，并从三个领域（医疗保健、电信和市场营销）选取了八个数据集进行实验。模型推荐基于性能评估参数（准确率、精确率和召回率）以及模型选择参数（AIC）。

二、机器学习应用

机器学习在各个领域都有潜在的应用，以下是其在医疗保健、电信、市场营销等领域的应用概述：
- 医疗保健领域
- 疾病预测与诊断 ：如 Panigrahi 等人开发了基于专家系统的临床决策支持系统（CDSS）用于预测和诊断乙型肝炎；Islam 等人