94、乳腺癌与心血管疾病预测研究

乳腺癌与心血管疾病预测研究

在医疗领域，疾病的准确预测和诊断至关重要，尤其是像乳腺癌和心血管疾病这类严重威胁人类健康的病症。下面将为大家介绍乳腺癌预测和心血管疾病预测的相关研究。

乳腺癌预测研究

在乳腺癌预测研究中，研究人员运用了化学反应优化（CRO）和机器学习技术。

实验环境与数据划分
- 编程语言：使用Python进行编程。
- 实验设备：采用8代酷睿i5笔记本，8GB内存和256GB硬盘。
- 数据划分：使用十折交叉验证技术，每次迭代中九折用于训练，一折用于测试。

混淆矩阵解释
- 真正类（TP）：预测为正且实际为正。
- 真负类（TN）：预测为负且实际为负。
- 假正类（FP）：预测为正但实际为负。
- 假负类（FN）：预测为负但实际为正。

评估指标
| 指标 | 含义 | 计算公式 |
| — | — | — |
| 准确率（AC） | 分类器正确测量的比例 | (AC = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}) |
| 精确率（PS） | 分类器提取数据的能力 | (PS = \frac{TP}{TP + FP}) |
| 召回率（RC）或灵敏度 | 分类器提取非必要数据的能力 | (RC = \frac{TP}{TP + FN}) |
| 特异度（SP） | 分类器正确预测负数据的能力 | (SP = \frac{TN}{TN + FP}) |
|