人工智能背景下机器学习算法对患者就医影响因素的预测研究
目的:文章阐述了人工智能在医疗领域的应用,并结合机器学习算法,依据实例数据的类型特点,对患者就医影响因素进行预测.突出机器学习算法的高效和准确性,同时为此类调查数据的分析提供新的思路.方法:对某医院门诊患者做问卷调查,采用贝叶斯网络、随机森林模型对患者就医影响因素进行分析,揭示了各个影响因素之间的内在联系及重要程度.结果:贝叶斯网络显示患者就医影响因素之间相互影响,随机森林模型拟合度为0.8.结论:机器学习可以根据数据类型从中获取知识,从而降低错误率,使管理者做出精准决策,有效提高解决问题的效率.
人工智能、机器学习、医院选择、预测研究
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;广西自然科学基金项目;广西高等教育本科教学改革工程项目
2022-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
85-87
