41、机器学习在医疗数据分析中的分类模型应用

机器学习在医疗数据分析中的分类模型应用

1. 深度学习概述

传统机器学习模型在处理大量数据时表现不佳，深度学习应运而生。它比前馈神经网络拥有更多隐藏层，适用于处理海量结构化或非结构化数据。深度学习主要用于解决现实世界的问题，能够自动进行特征学习，无需手动向模型输入特征。

1.1 深度学习的结构

深度学习与神经网络类似，包含输入层、输出层和多个隐藏层。隐藏层由卷积层（卷积+ReLU）、池化层、全连接层和Softmax/逻辑层组成。

1.2 基本操作

深度学习的基本操作是卷积，因此也被称为卷积神经网络（CNN）。在CNN中，输入通常是图像数据。卷积层可以从图像中提取视觉特征，每个神经元负责处理前一层的一小部分神经元。确定神经元类别的边界框称为滤波器，也叫内核。

1.3 卷积和池化

卷积通过输入函数和内核的点积实现，之后应用ReLU函数作为激活函数以避免负值。池化也称为下采样，可减少图像的体积，包括最大池化、最小池化和平均池化三种类型。全连接层将前一层的所有神经元连接到下一层的所有神经元，用于对图像进行分类。Softmax/逻辑层用于将数据分别分类为多类或二类。

1.4 创建深度学习模型的步骤

创建深度学习模型需要遵循以下五个主要步骤：
1. 数据收集 ：数据选择是关键，应根据要解决的问题进行选择，通常需要数百万条数据来训练CNN模型，且数据应保持平衡，质量和数量都要保证。可使用的数据集包括UCI、Kaggle、Raddit、Google数据集搜索等。
2. 数据预处理