三種機器學習算法預測心力衰竭死亡的價值研究

摘要： 目的 用機器學習三種不同算法建立心力衰竭分類預測模型，比較模型的準確率，并分析心力衰竭死亡事件重要性特征，對人群盡早發(fā)現(xiàn)和實施介入措施提供援助，努力提高人們的健康水平和生活質量。方法 使用Kaggle平臺發(fā)布的心力衰竭數(shù)據(jù)集，通過缺失值填充法、數(shù)據(jù)標準化處理、SMOTE方法進行數(shù)據(jù)預處理?；陔S機森林、C4.5、AdaBoost算法建立心力衰竭預測模型。使用性能評估指標混淆矩陣... （共5頁）