38、高效分类模型的比较研究与推特媒体情感分类新方法

高效分类模型的比较研究与推特媒体情感分类新方法

一、肺癌分类模型比较研究

1.1 肺癌现状与研究背景

肺癌是导致男性和女性死亡的主要原因之一。其诊断和治疗取决于癌症类型、阶段以及患者的身体状况。治疗方式包括化疗、放疗或手术等，而患者的生存情况受整体健康状况、癌症阶段等多种因素影响，确诊后约每 100 人仅有 14 人能存活约五年。

肺癌的一些症状包括：
1. 支气管炎或肺炎
2. 恶病质（疲劳、食欲不振、体重减轻）
3. 咳嗽模式改变或慢性咳嗽
4. 吞咽困难
5. 活动时气短或呼吸困难
6. 咯血
7. 肩部、胸部、手臂、腹部疼痛
8. 喘息

随着烟草使用的增加，肺癌的死亡率和发病率也在上升。肺癌通常在支气管树的上皮组织中发展，可能影响呼吸系统的任何部分，且往往需要多年时间形成，55 至 65 岁的人群受影响的可能性最大。

本研究旨在在缺乏专家的情况下，研究症状和相关风险因素对肺癌检测的影响，以降低死亡率和患病率。对 K - 近邻（KNN）、逻辑回归（LR）、朴素贝叶斯（NB）和支持向量机（SVM）等现有高效分类模型进行了比较研究，以诊断肺癌。

1.2 研究方法

1.2.1 数据库描述

研究使用的数据集来自 UCI 存储库，包含 568 条记录和 32 个初始属性，如年龄、空气污染、均衡饮食、胸痛、慢性肺病、咯血、干咳、灰尘过敏、疲劳、频繁感冒、性别、遗传风险、职业危害、肥胖、被动吸烟、气短、吸烟、打鼾、吞咽困难、饮酒、体重减轻、喘息等，用于预测肺癌。

1.2.2 数