矩阵分析

使用混淆矩阵分析的机器学习算法的比较分析

医疗保健专家近年来一直在使用越来越多的机器学习来提高患者的预后并降低成本。此外，机器学习已在各个领域应用，包括疾病诊断，患者风险分类，定制治疗建议和药物开发。机器学习算法可以从电子健康记录，医疗图像和其他来源审查大量数据，以识别模式并做出预测，这些数据可以支持医疗保健专业人员和专家，以做出更明智的决策，增强患者护理以及确定患者的健康状况。在这方面，作者选择通过正确的糖尿病预测分类速率比较三种算法（逻辑回归，adaboost和幼稚的贝叶斯）的性能，以确保准确诊断的有效性。这项工作中应用的数据集是从范德比尔特大学机构存储库中获得的，并且是公开可用的数据。研究确定了三种算法在预测方面非常有效。主要是，逻辑回归和adaboost的分类率高于92％，而天真的贝叶斯算法的分类率达到了90％以上。