27、机器学习在心脏病预测与比特币价格预测中的应用

机器学习在心脏病预测与比特币价格预测中的应用

心脏病预测模型

在医疗领域，利用机器学习技术进行心脏病预测具有重要的现实意义。下面介绍一种基于机器学习的心脏病预测框架，该框架结合了期望最大化（EM）聚类和支持向量机（SVM）技术。

关键概念

• 协方差矩阵 ：协方差矩阵有助于清晰地理解属性之间的关系，并找出属性与目标之间的相关性。通过分析协方差矩阵，可以深入了解各个特征之间的相互作用，为后续的建模提供重要依据。
• EM聚类 ：EM聚类使用概率分布来计算数据点的聚类成员关系，然后最大化最终聚类中数据的总体概率或似然性。它是一种迭代方法，包括期望（E）和最大化（M）两个步骤。在实际应用中，有限高斯混合模型（GMM）常用于EM聚类，以实现数据的有效聚类。

支持向量机（SVM）

SVM是一种机器学习技术，它使用超平面技术对数据点进行分类，将不同类别的数据点分隔开来。超平面与数据点之间的间隔被称为几何间隔，它反映了模型的分类能力。支持向量是靠近超平面的数据点，它们决定了间隔的大小。核函数用于将输入数据映射到其他形式，包括非线性、线性和多项式形式。在心脏病预测中，SVM的目标是从所有构建的超平面中找到一个最优超平面，该超平面能够将数据点分隔成不同的区域，每个区域代表心脏病的存在或不存在。

性能评估

为了评估模型的性能，使用了以下几个常见的性能指标：
| 指标 | 得分 |
| ---- | ---- |
| 准确率（Accuracy） | 0.98 |