基于优化的随机森林心脏病预测算法

摘要：

为适应优化算法的模型,用K近邻方法对数据进行预处理,提出了KNN-RF模型.对数据集用K近邻进行缺失补充,并进行归一化等预处理操作,以随机森林算法为基础,并采用交叉检验和网格搜索寻找最佳参数.在比较流行的UCI心脏病数据集和克利夫兰医学中心公开数据集分别进行实验,建立了心脏病预测模型,用于辅助医生对患者是否患有心脏病进行诊断预测.通过对实验结果中的准确率、AUC值进行分析,随机森林预测结果最优,准确率达到了83.2％,AUC值达到0.965,实验结果表明:该算法分类效果较好,泛化能力强,对辅助医生进行心脏病预测具有可行性.

关键词：心脏病预测、数据预处理、随机森林

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省重点研发计划项目2015GSF119016

在线出版日期：2021-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：112-118