11、计算智能与机器学习算法的疾病预测研究

计算智能与机器学习算法的疾病预测研究

1. 决策树节点分裂参数

在决策树的节点分裂过程中，主要考虑两个参数：均方误差（Mean Squared Error, MSE）和基尼指数（Gini Index）。
- 均方误差（MSE） ：它是目标值与预测值偏差的平方，计算公式如下：
[MSE = \frac{1}{N} \sum_{i} (y_i - y_t)^2]
其中，$y_i$ 是真实目标值，$y_t$ 是预测目标值。MSE 值越低，模型性能越好，因为最小的 MSE 能提高模型的准确性。
- 基尼指数（Gini Index） ：用于表示决策树中节点的纯度。当决策过程涉及多个元素（特征）时，需要确定每个元素的相关性、重要性，从而选择最相关的元素进行节点分裂。随着树的遍历，不确定性逐渐降低，每个节点都能实现更好的分类或最佳分裂。基尼指数 $G$ 的计算公式为：
[G = \sum_{k=1}^{K} p_{mk} (1 - p_{mk})]
其中，$p_{mk}$ 是对象被分类到特定类别的概率。基尼指数范围从 0 到 1，值越低，节点纯度越高。

2. 随机森林（Random Forest, RF）

随机森林是一种监督分类算法，树的数量越多，结果越准确。但过多的树可能导致过拟合问题，不过只要树的数量合适，分类器就不会过拟合。此外，RF 分类器还能处理缺失值。

2.1 算法步骤

1. 从总共 $m$ 个特征中随机选择 $k$ 个特征（$k << m$）。
2. 使用最佳分