21、数据挖掘算法在慢性肾病预测及越南公务员质量评估中的应用研究

数据挖掘算法在慢性肾病预测及越南公务员质量评估中的应用研究

数据挖掘算法助力慢性肾病预测

在当今医疗领域，数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。利用计算机科学技术，如优化关联规则挖掘技术，可改进遗传算法的数据挖掘和机器学习能力，从而研究各种参数的影响力，并基于不同数据集进行预测。

数据挖掘技术的核心在于从庞大繁杂的数据中识别隐藏模式，这对于大数据决策，尤其是农业和健康相关问题的决策至关重要。在慢性肾病（CKD）的研究中，研究人员对朴素贝叶斯分类器（NB）、决策树J48和随机森林（RF）这三种算法进行了分析。

研究背景与目的
近年来，印度慢性肾病患者数量因饮食习惯和其他健康问题而日益增加。同时，美国在过去十年中CKD的广泛存在也有30%的显著增长。然而，印度缺乏关于CKD的纵向研究和有限的数据。因此，本研究旨在分析急性肾病，预测哪些患者患有CKD以及未来可能患病的人群，以帮助医生和医疗行业，控制CKD患者的增长率并减少肾脏的进一步损伤。

研究方法
研究使用了慢性肾衰竭疾病数据集，从UCI机器学习库中提取了400条观测的二手数据。在数据处理过程中，进行了数据清洗，去除噪声和不一致数据，并结合多种数据类型进行集成。选择了如红细胞计数、高血压、糖尿病、冠心病、食欲、足水肿和贫血等参数。使用WEKA工具，通过决策树和朴素贝叶斯分类器算法对数据进行分类。

研究结果
三种算法的性能表现如下表所示：
| 算法 | 正确分类实例数 | 准确率 | 错误分类实例数 | 错误率 |
| — | — |