基于组合Stacking的心脏病患病情况评估模型研究

摘要：

心脏病是对人类生命的一个威胁,如何发现被提早预防就显得尤为重要.以心脏病数据集为研究对象,对数据集进行简单介绍,对分类特征值和连续特征值与患病情况的关系进行分析;分别构建单一评估模型,如随机森林、人工神经网络、支持向量机、K最近邻等,分别对患病情况进行预测,结果表明人工神经网络预测效果最好,准确率为87.6％;我们采用组合Stacking模型后,发现组合Stacking模型的准确率为92.7％,比人工神经网络提高大约5％,而且通过训练集和测试集上各评价指标的比较发现,组合Stacking模型具有很好的泛化性能.

关键词：心脏病、单一评估模型、人工神经网络、组合模型Stacking、评估模型

所属期刊栏目：50

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：15-19