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精神分裂症是一种对患者影响非常严重的精神疾病，它会攻击人类大脑中使人无法清晰思考的部分。2018 年，Rustam 和 Rampisela 使用西北大学精神分裂症数据对精神分裂症进行了分类，基于 66 个变量，包括群体、人口统计和问卷统计，基于阴性症状评估量表 (SANS) 和阳性症状评估量表 (SAS)，然后使用的分类器是带高斯核的 SVM 和带线性和高斯核的 Twin SVM。此外，这项研究新颖地使用随机森林作为分类器来预测精神分裂症。获得的结果以准确率百分比表示，无论是在随机森林的训练中还是在测试中，准确率都是 100%。因此，与之前的方法相比，这种分类显示出最佳值，尽管只使用了 40% 的训练数据集。这非常重要，特别是在包括精神分裂症在内的罕见疾病病例中。
使用随机森林预测精神分裂症
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