20、机器学习在医疗与农业领域的应用：心脏疾病预测与植物叶片疾病检测

机器学习在医疗与农业领域的应用：心脏疾病预测与植物叶片疾病检测

1. 心脏疾病预测模型研究

1.1 研究方法与结果

在心脏疾病预测研究中，采用了 KNN 算法结合超参数网格搜索（GridSearchCV）的方法。研究表明，在测试阶段，该模型取得了 86.23% 的准确率。而在进行超参数调整之前，模型的准确率仅为 68.12%。这一显著的提升充分证明了超参数调整在提高模型准确性方面的重要作用。

阶段	准确率
超参数调整前	68.12%
超参数调整后	86.23%

1.2 模型优势与不足

优势

• 早期干预 ：能够早期识别心脏病风险患者，从而实现早期干预，有效预防心脏病的发生。
• 资源利用 ：自动化的心脏病检测可以更高效地利用医疗资源。
• 提供见解 ：机器学习模型能够为医疗专业人员提供有关患者风险因素的宝贵见解。

不足

• 数据代表性 ：模型依赖历史数据，可能无法准确反映当前人口或人口结构的变化。 <