55、机器学习与深度学习在疾病分类中的应用

机器学习与深度学习在疾病分类中的应用

1. 引言

在当今的科技领域，机器学习和深度学习正广泛应用于各种疾病的分类和诊断中。一方面，通过语音信号对帕金森病（PD）进行分类是一个重要的研究方向；另一方面，利用深度学习对芦荟 vera 叶疾病进行分类也具有重要的农业和经济意义。本文将详细介绍这两个方面的研究内容和成果。

2. 基于语音信号的帕金森病分类

2.1 研究目标与方法

目标是确定最有效的数据归一化和降维技术，以便机器学习分类器能够从语音信号中准确分类 PD。研究建立了一套方法，包括数据预处理、使用所有可能的数据平衡和降维技术组合进行模型训练，以及使用分类报告评估算法性能。

2.2 不同预处理技术下的分类器性能

2.2.1 应用 ICA 后的分类器性能

平衡技术	模型	准确率	精确率	召回率	F1 分数
SMOTE	LR	0.73	0.82	0.73	0.71
SMOTE	GNB	0.92	0.92	0.92