51、肺癌早期检测与印度降雨预测的机器学习研究

肺癌早期检测与印度降雨预测的机器学习研究

肺癌早期检测的机器学习模型

肺癌的早期准确检测对于患者的治疗和生存至关重要。在肺癌预测中，需要高准确率和精确率的模型。为了评估混合架构的性能，通常会依据以下几个关键参数进行评估：
1. 准确率（Accuracy） ：指测量值与真实值的接近程度，计算公式为：
- (ACC = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN})
- 其中，(TP) 是真阳性，(TN) 是真阴性，(FP) 是假阳性，(FN) 是假阴性。
2. F1 - 分数（F1 - Score） ：最高的 F1 值表示完美的召回率和精确率，最低值则表示没有召回率或精确率。计算公式为：
- (F_1=\frac{2TP}{2TP + FP + FN})
3. 召回率（Recall） ：也称为真阳性率或灵敏度，范围从 0.0 到 1.0。计算公式为：
- (TPR=\frac{TP}{TP + FN})
4. 精确率（Precision） ：预测为阳性的比例，范围从 0.0 到 1.0。计算公式为：
- (PPV=\frac{TP}{TP + FP})

以下是不同机器学习模型在肺癌预测中的性能比较：
| 模型 | 准确率 | 精确率 | 召回率 | F1 - 分数 |
| — | — | — | — | — |
| 决策树 | 0.9291 | 0.9237 | 0.9308 | 0.9272 |
| SVM