19、利用特征工程和超参数调优优化心脏病预测机器学习模型的准确性

利用特征工程和超参数调优优化心脏病预测机器学习模型的准确性

1. 引言

心血管疾病是一个重大的健康问题，也是全球主要的死亡原因之一。世界卫生组织报告称，约 32% 的全球死亡归因于心脏病。因此，开发能够预测心脏病风险的方法对于预防心脏病和降低相关死亡率至关重要。

机器学习，特别是监督学习中的二元分类技术，可用于预测个体患心脏病的可能性。例如，K - 近邻（KNN）算法就是一种适用于此目的的二元分类算法。通过利用患者数据和现有风险因素，机器学习技术可以做出更好的预测，有助于预防和降低心脏病相关的死亡率。

本研究旨在构建一个 K - 近邻分类器，利用多个风险因素（如年龄、性别、血压、胆固醇水平、家族病史和生活方式等）来估计患者患心脏病的潜在风险。然而，机器学习中的一个挑战是如何实现高准确性。为了优化准确性，研究人员采用了特征工程（包括缩放、分类数据转换和相关性分析）和通过网格搜索进行超参数调优的方法。

2. 研究中涉及的问题

2.1 特征选择相关问题

• 如何选择相关且有影响力的特征，以及特征选择能否提高模型在预测心脏病方面的性能？
• 特征选择过程如何帮助识别与心脏病相关的重要因素？

2.2 算法实现与超参数调优问题

• 如何实现 KNN 算法来预测心脏病，并在 KNN 算法中选择最优参数（超参数调优）？

2.3 评估指标问题

• 在本研究中，使用了诸如准确率、F1 分数、精确率和召回率等机器学习评估指标作为准确性参数。