3、机器学习算法在心脏疾病预测与虚假新闻检测中的应用

机器学习算法在心脏疾病预测与虚假新闻检测中的应用

1. 心脏疾病预测

1.1 现有系统

在心脏疾病预测领域，已有多种机器学习算法被应用。具体介绍如下：
- C4.5 和 PCL 方法 ：用于处理传统数据和蛋白质组学分析数据规则。C4.5 是基于决策树的单一分类器，但存在单一覆盖约束和碎片化问题影响准确性，而 PCL 能克服这些问题，优于装袋法和提升法。
- 多层感知器 ：是一种监督式神经网络算法，通过收集患者的年龄、性别、血压、糖尿病、胆固醇、肥胖和心率等通用数据，利用多层感知器预测心脏病发病率。
- 逻辑回归 ：使用线性模型方程 (y = b0 + b1x)（即 (y = mx + c)），与线性回归不同，它有助于预测非线性数据。逻辑回归和决策树用于进行预测。
- 朴素贝叶斯和隐藏朴素贝叶斯 ：用于预测心脏病发作。隐藏朴素贝叶斯在属性依赖方面具有更准确的分类能力，通过离散化和 IQR 滤波器提高效率，在处理相关属性时准确率可达 100%。
- 数据挖掘算法 ：结合心电图相关属性和患者临床症状来检测心脏病，准确率为 52.33%。
- 极端学习机技术 ：使用前馈神经网络进行分类和回归，主要优点是学习速度快且无需迭代。使用克利夫兰数据集，预测模型将输出分为四个组（0 - 4），以提高准确性，准确率达 80%。
- SPARK 和 Cassandra 框架 ：用于实时监测心脏病，具