本文關(guān)鍵詞：三種機器學(xué)習方法在冠心病篩查中的比較研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的:針對慢性病調(diào)查數(shù)據(jù),建立RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、隨機森林三種冠心病識別模型,探索不同機器學(xué)習方法在冠心病篩查識別中的應(yīng)用,驗證多種機器學(xué)習方法在冠心病篩查中應(yīng)用的可能性,為冠心病篩查方法的改進提供支持。方法:將2012年開展的吉林省成人慢性病及其危險因素調(diào)查的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。首先利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建立RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機模型和隨機森林模型的冠心病篩查識別模型,利用測試數(shù)據(jù)集的輸入變量輸入已經(jīng)建立好的模型,預(yù)測識別輸出變量,并與測試數(shù)據(jù)集中的實際輸出變量進行對比,產(chǎn)生模型的識別效果。然后通過手工、十折交叉驗證等方式對不同模型中涉及的參數(shù)進行優(yōu)化。最后,利用最優(yōu)參數(shù)建立三種模型,對模型的篩查識別效果進行檢驗,并通過精度、靈敏度、特異度等指標對不同模型的篩查識別效果進行比較。結(jié)果:1.RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得的最優(yōu)參數(shù)為:激活閾值(0.5)和抑制閾值(0.5)。將RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測試集中的是否患冠心病預(yù)測值與實際值進行比較,模型的精度55.83%、靈敏度58.88%、特異度55.46%、G-Mean57.14%。RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2.支持向量機有四種不同的核函數(shù),不同核函數(shù)建立四種支持向量機模型:linear-SVM、radial-SVM、sigmoid-SVM、polynomial-SVM。linear-SVM模型的最優(yōu)參數(shù)為,cost=0.5;radial-SVM模型的最優(yōu)參數(shù)為,cost=2、gamma=0.01;sigmoidSVM模型的最優(yōu)參數(shù)為,cost=4、gamma=0.001、coef0=0.25;polynomial-SVM模型的最優(yōu)參數(shù)為,cost=8、gamma=0.001、coef0=0.25、degree=3。經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化后,得到四種模型的最優(yōu)識別效果。linear-SVM模型的精度68.03%、靈敏度76.45%、特異度67.01%、G-Mean71.57%。radial-SVM模型的精度65.32%、靈敏度77.57%、特異度63.84%、G-Mean70.37%。sigmoid-SVM模型的精度67.93%、靈敏度77.94%、特異度66.71%、G-Mean72.11%。polynomial-SVM模型的精度67.58%、靈敏度79.07%、特異度66.19%、G-Mean72.34%。3.隨機森林模型采用手工和十折交叉驗證兩種參數(shù)優(yōu)化方式。手工參數(shù)優(yōu)化取得的最優(yōu)參數(shù)為:mtry=6、ntree=300。十折交叉驗證參數(shù)優(yōu)化取得的最優(yōu)參數(shù)為:mtry=6、ntree=290。手工優(yōu)化的隨機森林模型的精度66.86%、靈敏度81.50%、特異度65.08%、G-Mean72.83%。十折交叉驗證優(yōu)化的隨機森林模型的精度66.49%、靈敏度80.56%、特異度64.79%、G-Mean72.24%。4.三種模型識別效果的比較,隨機森林的綜合效果最好,模型的精度66.86%、靈敏度81.50%、特異度65.08%、G-Mean72.83%。在精度和特異度上,隨機森林與支持向量機相差不大,且均比RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要好。在靈敏度上,隨機森林最好,比支持向量機高2.43%,比RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高22.62%。在綜合指標G-Mean上,隨機森林比支持向量機高0.49%,比RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高15.69%。結(jié)論:1.RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和隨機森林三種模型在基于慢性病調(diào)查資料的冠心病識別運用中具有可行性。2.針對模型參數(shù)的優(yōu)化,對RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和隨機森林三個模型的冠心病識別效果均有提升。3.三個模型的識別效果:隨機森林模型最好、支持向量機其次、RBFDDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最差。
【關(guān)鍵詞】：冠心病 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 隨機森林 慢性病篩查
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R541.4
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 前言11-24
• 1.1 研究背景11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13-18
• 1.3.1 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理13-17
• 1.3.2 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用17-18
• 1.4 支持向量機18-20
• 1.4.1 支持向量機原理18-19
• 1.4.2 支持向量機應(yīng)用19-20
• 1.5 隨機森林20-22
• 1.5.1 隨機森林原理20-21
• 1.5.2 隨機森林應(yīng)用21-22
• 1.6 立題依據(jù)22-24
• 第2章 資料與方法24-27
• 2.1 研究資料24-25
• 2.2 研究方法25
• 2.3 質(zhì)量控制25-26
• 2.4 統(tǒng)計分析方法26-27
• 第3章 結(jié)果27-48
• 3.1 研究資料的基本情況27
• 3.2 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型27-31
• 3.2.1 構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集28
• 3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理28-29
• 3.2.3 模型參數(shù)設(shè)置29-31
• 3.2.4 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)模型篩查識別效果31
• 3.3 支持向量機模型31-41
• 3.3.1 構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集32
• 3.3.2 支持向量機核函數(shù)32-33
• 3.3.3 模型參數(shù)設(shè)置33-39
• 3.3.4 不同核函數(shù)支持向量機模型識別效果39-41
• 3.4 隨機森林模型41-45
• 3.4.1 構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集42
• 3.4.2 建模步驟42
• 3.4.3 隨機森林模型參數(shù)優(yōu)化42-44
• 3.4.4 隨機森林模型識別效果44-45
• 3.5 三種模型的比較45-48
• 3.5.1 三種模型數(shù)據(jù)預(yù)處理的比較45
• 3.5.2 三種模型建立過程的比較45-46
• 3.5.3 三種模型識別效果的比較46-48
• 第4章 討論48-56
• 4.1 冠心病慢性病調(diào)查資料特征48-49
• 4.2 RBF-DDA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型49-51
• 4.3 支持向量機模型51-52
• 4.4 隨機森林模型52-54
• 4.5 三種模型的比較54
• 4.6 研究亮點54-56
• 第5章 結(jié)論56-57
• 參考文獻57-67
• 作者簡介及科研成果67-68
• 致謝68

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 康愛梅;冠心病人的飲食標準[J];四川農(nóng)業(yè)科技;2001年01期

2 彭逕英,關(guān)月嫦;老年冠心病患者出院前的健康教育[J];心血管康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志;2001年03期

3 余國膺;一種簡易、有效、經(jīng)濟識別冠心病人的方法[J];中國慢性病預(yù)防與控制;2001年02期

4 徐岷 ,王玉萍;氧化低密度脂蛋白自身抗體與冠心病相關(guān)性研究[J];臨床醫(yī)學(xué);2003年07期

5 朱金富,楊德森,肖水源;冠心病的心理干預(yù)現(xiàn)狀[J];國外醫(yī)學(xué).精神病學(xué)分冊;2003年04期

6 王麗娜,李桂英;老年冠心病患者的出院護理指導(dǎo)[J];實用心腦肺血管病雜志;2003年05期

7 史振濤,艾永珍,劉月光;介入檢查及治療54例冠心病的護理體會[J];中國冶金工業(yè)醫(yī)學(xué)雜志;2003年02期

8 王萍,王紅,王朝容;冠心病的護理[J];現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生;2004年16期

9 洪昭光;冠心病人 謹防猝死[J];中華老年多器官疾病雜志;2005年02期

10 張瑞敏,楊清;不同類型冠心病患者的健康教育[J];時珍國醫(yī)國藥;2005年11期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李培紅;禹水福;馬煜;;離退休冠心病患者實施健康教育體會[A];河南省外科護理新業(yè)務(wù)、新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會議資料匯編[C];2005年

2 李穎;;老年冠心病患者健康教育的體會[A];河南省內(nèi)科護理學(xué)術(shù)交流暨糖尿病護理新進展培訓(xùn)班資料匯編[C];2006年

3 閆麗;;中青年冠心病人護理[A];中華護理學(xué)會全國內(nèi)科護理學(xué)術(shù)交流暨專題講座會議論文匯編[C];2009年

4 涂哲明;韓剛亞;張新風;黃瓊;劉波;;心理因素對冠心病影響的研究進展[A];全國第十一次精神衛(wèi)生高級論壇論文匯編[C];2011年

5 呂國良;;醫(yī)療體育對中老年冠心病人的康復(fù)及預(yù)后研究[A];全國冠心病防治及對策研討會論文集[C];1987年

6 傅紹萱;;煙酒與冠心病預(yù)防[A];全國冠心病防治及對策研討會論文集[C];1987年

7 張伯源;岳冬梅;黎天桂;;冠心病人在持續(xù)刺激和緊張作業(yè)后的心理生理反應(yīng)恢復(fù)過程的特點[A];全國冠心病防治及對策研討會論文集[C];1987年

8 賈振惠;;冠心病患者的院外康復(fù)指導(dǎo)[A];全國心臟內(nèi)、外科專科護理學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2003年

9 王慶順;田豐;劉永慶;楊麗華;胡秀琴;蘇展;王蒙麗;許波;周玉珍;;冠心病的介入治療[A];2003年內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)學(xué)術(shù)年會優(yōu)秀論文集[C];2003年

10 黃玉榮;謝寶珍;;108例冠心病患者的護理觀察[A];全國心臟內(nèi)外科�？谱o理學(xué)術(shù)交流暨專題講座會議論文匯編[C];2004年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 韓詠霞;5招助冠心病人過好春節(jié)[N];中國中醫(yī)藥報;2007年

2 曉川;冠心病人精打細算過一天[N];保健時報;2003年

3 邱吉芬;冠心病人過冬六注意[N];云南科技報;2001年

4 羊劍;冠心病人要注意保健[N];重慶日報;2000年

5 佳楣;冠心病人的冬季保健[N];中國消費者報;2000年

6 邱吉芬;冠心病人如何安全過冬[N];大眾衛(wèi)生報;2007年

7 陳燕琳;冠心病人莫忘調(diào)心[N];家庭醫(yī)生報;2007年

8 指導(dǎo)專家 北京大學(xué)人民醫(yī)院心血管內(nèi)科主任醫(yī)師 嚴曉偉 重慶市中山醫(yī)院心血管內(nèi)科副主任醫(yī)師 鄭向清 特約記者 張小平 記者 胡長飛;冠心病約四成“診斷錯誤”[N];醫(yī)藥導(dǎo)報;2007年

9 俊芳;為什么“急性人”易患冠心病[N];上海中醫(yī)藥報;2008年

10 方芳;冠心病人腹瀉要小心心梗[N];醫(yī)藥養(yǎng)生保健報;2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 趙紅;唐山地區(qū)醛固酮合成酶基因CYP11B2-344T/C多態(tài)性與冠心病關(guān)系[D];天津醫(yī)科大學(xué);2015年

2 楊進華;ST2基因多態(tài)性與冠心病嚴重程度的相關(guān)性分析[D];華中科技大學(xué);2015年

3 方建群;D型人格—冠心病不良預(yù)后模型的實證研究[D];中南大學(xué);2008年

4 周莉;中國漢族人群血脂水平及冠心病的遺傳易感性研究[D];華中科技大學(xué);2011年

5 耿婕;老年冠心病患者血脂代謝特點分析[D];天津醫(yī)科大學(xué);2011年

6 潘曉平;隊列人群冠心病、腦卒中死亡的統(tǒng)計分析方法探討[D];四川大學(xué);2004年

7 王s

本文編號：286777