10、机器学习在抑郁症检测与日本脑炎症状预测中的应用

机器学习在抑郁症检测与日本脑炎症状预测中的应用

抑郁症检测模型

1. 基于患者报告的抑郁症检测模型
   • 数据来源与预处理 ：该模型使用来自“疾病控制与预防中心国家健康与营养检查调查”的患者医疗记录数据。数据预处理步骤包括：
     • 处理缺失值，采用均值或众数进行插补。
     • 对数据进行缩放，以获得更好的结果。
     • 数据集有500多个属性，保留更相关且强相关的属性，丢弃其余属性以减少过拟合。
   • 模型流程
     • 输入特征 ：模型输入数据包含多种特征，如种族、公民身份、婚姻状况、是否怀孕、出生地、是否为退伍军人、癌症类型、关节炎类型、工作情况、娱乐活动、终身饮酒量等。
     • 数据编码与缩放 ：对非数值数据应用独热编码方法进行编码，然后对编码后的数据进行缩放，避免数值差异过大影响准确性。
     • 聚类算法 ：使用K - Means聚类算法进行聚类，这是一种基于无监督学习的算法，根据轮廓分数确定聚类数量为6。
     • 分类算法 ：采用逻辑回归算法进行二分类，该算法在二元分类中表现突出，通过计算Sigmoid函数实现分类。