35、机器学习在疾病预测与图像分割中的应用综述

机器学习在疾病预测与图像分割中的应用综述

1. 疾病预测中的机器学习算法

在疾病预测领域，多种机器学习算法发挥着重要作用，以下为您详细介绍几种常见算法：
- 朴素贝叶斯网络（Naive Bayes） ：该算法利用一系列症状或病史来预测每种疾病发生的可能性。其优势在于构建简单，能够处理庞大且复杂的数据集。
- 支持向量机（SVM） ：这是一种分类方法。它将数据点的每个特征展示在一个n维空间中（n为特征的总数），以超平面为基础将数据集划分为多个属性。SVM通过将低维输入转换为高维输入，有助于区分可分离的类别和不可分离的类别，在处理复杂、不可预测的数据关系时对疾病预测非常有用。不过，它可能需要仔细调整超参数，并处理不平衡的数据集。通过咨询领域专家并采用结合医学知识的特征工程方法，可以提高基于SVM的疾病预测模型的精度和临床价值。
- 随机森林（RF） ：作为一种集成学习技术，随机森林用于处理回归和分类问题。它采用自助聚合方法，适用于训练决策树的数据集。该方法使用多个决策树而不是单个决策树来得出输出，在数据挖掘中能产生良好且高效的结果，因为它有助于在划分节点时选择最佳或最重要的特征。由于它可以处理噪声数据、多维特征和复杂的相互作用，因此是疾病预测的可靠选择。为确保模型输出和特征与临床相关性和现有医学知识一致，咨询领域专家至关重要。

2. 疾病预测模型的评估指标

为了评估疾病预测模型的性能，需要使用一系列评估指标，以下是一些关键指标的介绍：
|指标名称|计算公式|含义|
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