20、机器学习在医疗与农业领域的应用：心脏疾病预测与植物叶病检测

机器学习在医疗与农业领域的应用：心脏疾病预测与植物叶病检测

1. 心脏疾病预测模型研究

1.1 研究成果

研究通过结合 KNN 算法与超参数 GridSearchCV，在测试阶段取得了 86.23% 的准确率。这一成果表明该研究有潜力利用给定数据集开发出用于检测心脏病的预测模型。研究人员总结了不同处理方式下显著的准确率提升情况：
| 处理阶段 | 准确率 |
| ---- | ---- |
| 超参数调整前 | 68.12% |
| 超参数调整后 | 86.23% |

从这些准确率数据可以看出，超参数调整显著提高了模型的性能。这一结果与之前的研究一致，即参数调整技术能够提高模型的准确率。例如，有研究提到使用交叉验证可以提高准确率，说明在本研究中使用超参数调整非常适合提高与健康相关的个人数据的预测准确性。

1.2 模型在医疗领域应用的优缺点

优点

• 早期干预 ：能够早期识别心脏病风险患者，从而实现早期干预和预防心脏病。
• 资源利用 ：自动检测心脏病可以更有效地利用医疗资源。
• 提供见解 ：机器学习模型可以为医疗专业人员提供有关患者风险因素的有价值见解。

缺点

• 数据代表性 ：模型依赖历史数据，可能无法准确反映当前人口或人口结构的变化。
• 数据收集差异