11、机器学习算法在疾病诊断中的应用与性能评估

机器学习算法在疾病诊断中的应用与性能评估

1. 算法性能指标

在评估算法性能时，常用的指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数（F1 score），这些指标基于真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）进行计算。
- 准确率 ：表示正确分类的患者（TP + TN）占总患者数（TP + TN + FP + FN）的比例，公式为：
[Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN}]
- 精确率 ：是指正确分类的患病患者（TP）占预测为患病的总患者数（TP + FP）的比例，公式为：
[Precision = \frac{TP}{TP + FP}]
- 召回率 ：定义为正确分类的患病患者（TP）除以实际患病的总患者数，公式为：
[Recall = \frac{TP}{TP + FN}]
召回率也被称为灵敏度，它反映了有多少患者被正确分类为患病。
- F1 分数 ：也称为 F 度量，它体现了精确率和召回率之间的平衡，公式为：
[F1Score = 2\times\frac{precision\times recall}{precision + recall}]

2. 常见机器学习算法在疾病诊断中的应用

2.1 支持向量机（SVM）

SVM 是一种有监督的机器学习算法，可用于分类、预测、回归和异常值检测，它是一种二元分类