11、机器学习模型设计与船舶舱底泵维护预测技术

机器学习模型设计与船舶舱底泵维护预测技术

在当今科技飞速发展的时代，机器学习在各个领域的应用越来越广泛，无论是疾病诊断还是船舶设备维护，都展现出了巨大的潜力。下面将详细介绍两个不同领域的应用：基于语音模式诊断帕金森病的机器学习模型设计，以及船舶舱底泵维护的预测技术。

1. 帕金森病诊断的机器学习模型设计

在疾病诊断领域，利用机器学习模型从语音模式中诊断帕金森病是一项具有创新性的尝试。

1.1 数据预处理

在开始任何实验或创建模型之前，数据预处理是至关重要的一步。首先，需要选择与问题相关的列。例如，移除对实验无用的“name”列，然后使用基于过滤的特征选择方法，通过SPSS软件应用皮尔逊相关算法，找出与疾病预测密切相关且权重较高的属性。最终选定了大约12个属性，其中“spread1”被发现是权重最高的特征。

1.2 数据拆分

将数据分为训练集和测试集，比例为50%训练和50%测试。这种比例能使模型的预测结果更加准确，但具体比例可根据研究者的需求进行调整。

1.3 模型训练

训练机器学习模型的目的是确定所有权重的值，以找到使损失最小的模型。一个“预测”几乎完美的模型将被认为损失为零，否则损失会更大。训练的目标是找到平均损失最小且无偏差的模型。

1.4 模型评分

在机器学习中，评分也称为“预测”，它基于训练好的模型生成值。这些预测值可用于未来的情况，但可能只是代表可能的结果和类别，具体取决于提供的数据类型和选择的模型。

1.5 模型评估

评估模型是实验中最有价值的步骤。通过逐个更换模型并比